Determinants de l'utilisation de la moustiquaire impregnee d'insecticide en faveur des enfants de moins de cinq ans dans la ville de kinshasa

REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO

UNIVERSITE DE KINSHASA

FACULTE DE MEDECINE

ECOLE DE SANTÉ PUBLIQUE

PROGRAMME '' ECONOMIE DE LA SANTE''

DETERMINANTS DE L'UTILISATION DE MOUSTIQUAIRE IMPREGNEE D'INSECTICIDE EN FAVEUR DES ENFANTS

DE MOINS DE CINQ ANS DANS LA VILLE DE KINSHASA

« Cas de ménage de la ZS de Lemba »

Pierre AKILIMALI ZALAGILE

Docteur en Médecine, Chirurgie et Accouchements

Mémoire présenté en vue de l'obtention du Diplôme d'Etudes Supérieures en Santé Publique

Option : Economie de la santé

Directeurs :

Prof. KAYEMBE KALAMBAYI

Prof. KAMIANTAKO MIYAMUENI

ANNÉE ACADÉMIQUE 2007-2008

TABLE DES MATIERES

TABLE DES MATIERES i

REMERCIEMENTS v

LISTE DES ABREVIATIONS vi

LISTE DES TABLEAUX vii

LISTES DES FIGURES viii

RESUME ix

I. INTRODUCTION GENERALE 1

1.1. CONTEXTE DE L'ÉTUDE .... 1

1.2. ENONCE DU PROBLEME 2

1.3. JUSTIFICATION DE L'ÉTUDE 3

1.4. REVUE DE LA LITTERATURE 4

1.5. Les objectifs 6

Objectif général 6

1.6. HYPOTHESES DE RECHERCHE 7

1.7. MODELE CONCEPTUEL 7

2. METHODOLOGIE UTILISEE 9

2.1. Présentation du Site de l'étude 9

2.1.1. Situation géographique et démographique 9

2.1.2. Configuration sanitaire 10

2.2. Définition des concepts 10

2.3. Type d'étude 11

2.4. Echantillonnage 11

2.4.1. Unité statistique 11

2.4.2 Taille de l'échantillon 11

2.4.3 Technique d'échantillonnage 12

2.5. Liste des variables. 12

Variable dépendante 12

Variables indépendantes 12

2.6. Instruments de collecte de données 16

2.7. Plan de collecte des données 16

2.8. Plan de traitement et d'analyse des données 17

2.8.1. Plan de traitement des données 17

2.8.2. Plan d'analyse des données 17

2.8.3 Rappel: modèle Logit 18

2.9. Considérations éthiques 21

2.10. Canevas de présentation 21

3. PRESENTATION DE RESULTATS 23

3.1. Caractéristiques socio démographiques et économiques des ménages 24

3.2. Taux d'utilisation des MII chez les enfants de moins de cinq ans 28

3.3. CONNAISSANCES, ATTITUDES et PRATIQUES EN RAPPORT AVEC LE PALUDISME 31

3.4. DETERMINANTS DE L'UTILISATION DE MII 42

4. DISCUSSION 45

4.1. Caractéristiques socio-demographiques et économiques des ménages enquêtés 45

4.2. Le taux d'utilisation des MII chez les enfants de moins de cinq ans 46

4.3. Connaissances, attitudes et pratiques en rapport avec le paludisme 47

4.4. DETERMINANTS DE L'UTILISATION DE MII 48

5. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS 50

REFERENCE BIBLIOGRAPHIQUE 54

ANNEXES 57

ï A ma très chère épouse BUGUGU AKILIMALI Gloria et mon fils AKILIMALI Josué, pour tant de privation et d'abnégation tout au long de ma formation en Economie de la Santé. Seule la grâce de Dieu nous suffit.

ï A mes parents ZALAGILE LUALABA et MALIBILO KIZOMBO ; frères et Soeurs !

Je Dédie ce travail

REMERCIEMENTS

Au terme de ce travail sanctionnant la fin de notre formation de troisième cycle en Economie de la Santé, nos sentiments de gratitude vont à l'endroit de CORDAID et de la CTB pour leur soutien financier tout au long de notre formation.

Nous rendons un vibrant hommage à la direction de l'Ecole de Santé pour tous les efforts consentis pour nous assurer cette formation de qualité et très utile pour la nation congolaise.

Nous remercions de tout coeur les professeurs KAYEMBE KALAMBAYI Patrick et KAMIANTAKO MIYAMUENI Antoine, tous deux Directeurs de ce travail, qui, en dépit de leurs nombreuses occupations, ont fourni le meilleur d'eux mêmes en nous apportant conseils et suggestions très utiles qui ont guidé ce travail.

Ce travail a été rendu possible grâce également au concours très appréciable du Professeur KINTAMBO MAFUKU, qui nous a guidé dans l'interprétation du modèle logistique utilisé dans ce travail et de l'assistant MAFUTA Eric pour ses orientations et remarques très pertinents. Qu'ils trouvent ici l'expression de notre profonde gratitude.

A tous les autres professeurs de l'Ecole de Santé Publique et de la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de l'UNIKIN que nous ne pouvons citer nommément ici, nous leur disons merci de tout coeur.

Nous voulons enfin exprimer notre gratitude :

- A son Excellence Dr MANARA LINGA DIDI, Gouverneur de la province du Maniema pour son assistance tout au long de notre formation ;

- Au Dr WANGATA Jacques, coordonnateur de l'unité de coordination du projet d'Appui à la Réhabilitation du Secteur de la Santé pour le soutien tant moral que matériel ;

- A tous les enquêteurs qui nous ont aidé à récolter les données analysées dans le cadre de cette étude ;

- A tous nos frères et soeurs amis de la quatrième promotion de l'Economie de la Santé pour franche collaboration et dynamisme.

Que les uns et les autres trouvent ici l'expression de notre gratitude.

LISTE DES ABREVIATIONS

B.C.Z.S.	Bureau Central de la Zone de Santé
CODESA	Comité de Santé
DSCRP	Document de Stratégies et de Croissance pour la Réduction de la Pauvreté
EDS	Enquête démographique et de santé
ESP	Ecole de Santé Publique
FRP	Faire réculer le paludisme
IC	Intervalle de confiance
IDH	Indice de Développement Humain
MICS2	Multiple Indicator Cluster Survey (2001) ou Enquête par grappes à indicateurs multiples
MII	Moustiquaire imprégnée d'insecticide
MIILD	Moustiquaire imprégnée d'insecticide de longue durée
MINISANTE	Ministère de la Santé
MSF	Médecins sans frontière
PNLP	Programme national de lutte contre le paludisme
OMD	Objectifs du Millénaire pour le Développement
OMS	Organisation Mondiale de la Santé
PARSS	Projet d'appui à la réhabilitation du secteur de la santé
PIB	Produit Intérieur Brut
PNUD	Programme des Nations Unies pour le Développement
RDC	République Démocratique du Congo
SSP	Soins de santé primaries
UNESCO	Organisation des Nations Unies pour L'Education, la Science et la Culture
ZS	zone de santé

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Liste des variables  et leur échelle 13

Tableau n° 2 : variables qualitatives binaires retenues pour la régression logistique et leurs modalités 21

Tableau n° 3: Taux de réponse aux niveaux des questions portants sur les variables importantes de l'étude 23

Tableau n° 4 : Caractéristiques socio démographiques de ménages enquêtés 24

Tableau n° 5: Caractéristiques économiques de ménages enquêtés 25

Tableau n° 6 Informations sur les enfants enquêtés 27

Tableau n° 7: Distribution de la fièvre et l'utilisation de la MII chez les enfants de moins de cinq ans dans la ZS de Lemba, en août 2008 31

Tableau n° 8: Répartition des chefs de ménages de la ZS de Lemba selon leur connaissance de mode de transmission sur le paludisme, en août 2008 32

Tableau n° 9: Répartition des chefs de ménages de la ZS de Lemba selon leur connaissance de gîtes des moustiques, en août 2008 34

Tableau n° 10: Répartition des ménages de la ZS de Lemba selon la méthode principale de protection contre les piqûres des moustiques, en août 2008 34

Tableau n° 11 : Distribution de ménages de la ZS de Lemba informé pour l'utilisation de la MII par canal, en août 2008 35

Tableau n° 12 : Distribution de ménages selon le montant dépensé pour acquérir la MII dans la ZS de Lemba, en août 2008 37

Tableau n° 13: Nombre de moustiquaire par ménage dans la ZS de Lemba, en août 2008 39

Tableau n° 14 : Nombre de MII par ménage dans la ZS de Lemba, en août 2008 39

Tableau n° 15 : Distribution de ménages selon la perception d'urgence/priorité d'utiliser la MII dans la ZS de Lemba, en août 2008 40

Tableau n° 16: Distribution de ménages selon le motif d'utilisation de la MII dans la ZS de Lemba, en août 2008 40

Tableau n° 17: Répartition des chefs de ménages de la ZS de Lemba selon leur connaissance de point de vente/distribution de la MII, en août 2008 40

Tableau n° 18 : Distribution de ménages selon le motif de la non utilisation de la MII dans la ZS de Lemba, en août 2008 41

Tableau n° 19: Distribution de ménages selon les facteurs et l'utilisation de la MII chez les enfants de moins de cinq ans dans la ZS de Lemba, en août 2008 42

LISTES DES FIGURES

Fig I : Proportion d'enfants de moins de 5 ans qui passent nuit sous Moustiquaire dans la ZS de Lemba, en août 2008 28

Fig II : Proportion d'enfants de moins de 5 ans qui passent nuit sous MII dans la ZS de Lemba, en août 2008 28

Fig III : Distribution de la morbidité au près des enfants de la ZS de Lemba au Cours des deux dernières semaines ayant précédé l'enquête, en août 2008 29

Fig IV: Proportion d'enfants de moins de 5 ans avec fièvre/malaria au cours de deux dernières semaines dans la ZS de Lemba, en août 2008 29

Fig V : Répartition par proportion de cas de fièvre et utilisation de la MII selon les tranche d'age des enfants de la ZS de Lemba, août 2008 30

Fig VI : Pourcentage de chefs de ménage / mères ayant déjà entendu parler du paludisme dans la ZS de Lemba,en août 2008...........................................................................34

Fig VII : Pourcentage de chefs de ménages enquêtés avec fièvre/malaria au cours des deux dernières semaines dans la ZS de Lemba, en août 2008.............................................34

Fig VIII : Présence des moustiques dans les parcelles de la ZS de Lemba 33

Fig IX : Proportion des femmes qui affirment avoir passé la nuit sous une MII pendant leur grossesse dans la ZS de Lemba, en août 2008 33

Fig X : Distribution de chef de ménages de la ZS de Lemba selon la connaissance de la MII, en août 2008 35

Fig XI : Proportion de ménages disposant d'au moins une moustiquaire dans la ZS de Lemba, en août 2008 36

Fig XII : Proportion de ménages disposant d'au moins une MII dans la ZS de Lemba, en

Fig XIII : Distribution de ménages de la ZS de Lemba selon la Modalités d'obtention de la dernière MII, en août 2008 37

ZS de Lemba, en août 2008 38

Fig XIV : Distribution de ménages selon l'année d'acquisition de la dernière MII dans la

Fig XV : Appréciation du prix de la MII par les Ménages 38

RESUME

Contexte : Le paludisme est un problème majeur de santé publique en RDC. L'utilisation de la MII est une option efficace retenue pour lutter contre ce fléau. A Kinshasa ;la couverture de l'utilisation de la MII donnée par l'EDS-RDC 2007 est de 12,6% chez les enfants de moins de cinq ans, couverture qui est très loin d'approcher le seuil de 60% fixé par le sommet d'Abuja.

Objectif : identifier les déterminants de l'utilisation de la MII et choisir les stratégies effectives afin de promouvoir son adhésion et son utilisation en prenant en compte les facteurs limitant son utilisation.

Méthodes : Cette étude de type transversal s'est déroulée du 05 au 20 Août 2008 dans la ZS de Lemba sur un échantillon de 320 ménages .Nous avons eu recours à un échantillonnage probabiliste à trois degrés. L'unité statistique retenue dans notre étude est le ménage disposant d'au moins un enfant de moins de cinq ans ; l'utilisation de la MII a été estimée et la régression logistique nous a permis d'identifier les déterminants de l'utilisation de la MII.

Résultats : En Août 2008, l'utilisation de la MII chez les enfants de moins de cinq ans est de 43% 37,7 ; 48,9.Les déterminants identifiés dans cette étude sont : la taille du ménage (p= 0,0098), l'usage d'autres alternatives à la MII (p=0,0000) qui constituent d'obstacles à son utilisation ; la connaissance des avantages de la MII (p= 0,0098) et le niveau d'instruction élevée (p=0,0151) favorisant l'utilisation. Les autres déterminants analysés dans le cadre de cette étude n'ont pas été significatifs.

Conclusion : Cette étude suggère que l'utilisation de la MII n'est pas encore adoptée comme comportement favorable par le ménage de la Ville de Kinshasa. L'utilisation de cette dernière au cours de cette étude est encore inférieure au seuil d'Abuja jugé capable d'assurer une protection collective. Le ménage avec une taille élevée et qui utilise principalement d'autres alternatives à la MII, a une probabilité moindre d'utiliser la MII, par contre un chef de ménage avec un niveau d'instruction élevé et qui connaît les avantages de la MII utilisera probablement la MII. Ainsi, l'appropriation à grande échelle de ce moyen de protection individuel requiert un partenariat solide et une mobilisation sociale par l'information, l'éducation et la communication par conséquent un bon Marketing social est plus que nécessaire pour améliorer les comportements des ménages de la Ville de Kinshasa.

I. INTRODUCTION GENERALE

1.1. CONTEXTE DE L'ÉTUDE

Le monde entier s'est donné des objectifs à atteindre d'ici 2015 pour lutter contre la pauvreté. En République Démocratique du Congo, l'atteinte de ces objectifs, en particulier ceux concernant la réduction de la mortalité des enfants de moins de cinq ans (OMD 4) et combattre le VIH, le paludisme et d'autres endémies (OMD 6), nécessitent une accélération majeure. Déjà il se situe au 167ème rang (sur 175 pays), dans le tableau de l'Indice de développement Humain des Nations Unies. Cet Indice combine trois facteurs : l' espérance de vie, le niveau de connaissances mesuré par le taux d' alphabétisation des adultes et le taux brut de scolarisation, ainsi que le niveau de vie réel par habitant. A titre illustratif, pour le taux d'alphabétisation, près de 32 % des personnes âgées de 15ans et plus ne savent ni lire, ni écrire¹ ; la situation alimentaire et nutritionnelle reste également préoccupante, Plus de 80% de la population de Kinshasa dépensent moins d'un dollar par jour² et par personne ,qui est le seuil de pauvreté estimé par les institutions internationales. Ainsi l'argent disponible dans la majorité des familles est à peine suffisant pour se nourrir. De surcroît, la RDC est aussi l'un des pays avec la sécurité alimentaire la plus mauvaise de la planète dont les populations sont considérées comme sous-alimentées. L'enquête réalisée en RDC en 2001 montre qu'à Kinshasa, 3/4 des habitants vivent au jour le jour : ils ne disposent ni de stocks de vivres, ni de l'argent pour assurer leur alimentation (MICS 2)¹.Cette insécurité alimentaire a un impact négatif sur les potentiels immuns, pouvant entraîner une faible protection contre les maladies infectieuses et parasitaires répandues dans la ville, chez les enfants de moins de 5 ans expliquant ainsi le taux élevé de morbidité observé dans cette catégorie de population et en particulier le paludisme³.

Kinshasa, la capitale de la RDC et zone géographique de notre étude, est subdivisée en 24 communes avec au moins 400 quartiers. Elle connaît une forte explosion démographique et la population est estimée entre 6 et 8 millions d'habitants³ . Les enfants de moins de 5 ans sont alors estimés à #177; 2 000 000, soit le un sixième de la population totale des enfants de moins de 5 ans en RDC qui est estimé à 12 000 000. Le taux de mortalité de ces enfants reste encore élevé à 148 pour mille, soit plus d'un enfant sur sept meurent avant d'atteindre l'age de 5 ans⁴.

A cette explosion démographique et autres aspects s'ajoutent  les problèmes de gestions environnementaux, la dégradation des routes, la pénurie et la vétusté des infrastructures, spécialement celles du secteur médical qui compromettent ainsi la réalisation de ces objectifs.

1.2. ENONCE DU PROBLEME

Le paludisme reste la maladie parasitaire la plus fréquente au monde. Environ 41% de la population mondiale, soit 2,3 milliards de personnes, sont exposées au risque de faire le paludisme, et l'on recense entre 300 et 500 millions de cas par an (nouvelles infections ou réinfections), dont près de 80% en Afrique subsaharienne .Il s'agit d'une des plus meurtrières affections humaines. Elle tue chaque année 1,5 à 2,7 millions de personnes dont 1 million d'enfants de moins de 5 ans⁵.

Pour l'Afrique seule, son poids économique est estimé à environ 12 milliards de dollars annuels. Selon les mêmes estimations, le paludisme ralentit la croissance économique des pays africains d'environ 1,3 % par an. Cette maladie ne fait pas seulement perdre des vies et la productivité, mais handicape l'éducation des enfants et le développement social, par l'absentéisme et les infirmités neurologiques associées aux formes graves de la maladie. Elle érode la croissance ; des adultes affaiblis par la maladie, ne peuvent pas travailler et gagner leur vie ; aussi, le système scolaire est perturbé lorsque des enfants sont très et souvent malades pour aller à l'école ou que leurs enseignants sont absents pour des raisons associées au paludisme⁶.

En R.D. Congo, le paludisme figure parmi les principales causes de morbidité et de mortalité surtout chez les enfants de moins de 5 ans. En effet, plusieurs études menées à travers le pays ont décrit les problèmes et les conséquences dues à cette affection.

A Kinshasa, les études menées par le Programme National de Lutte contre le Paludisme ont montré que 86% des cas reçus à la salle d'urgence pédiatrique de l'Hôpital Général de Kinshasa (HGK) étaient consécutifs à une anémie palustre⁷. Le paludisme constitue la première cause de morbidité et la 3ème cause de mortalité chez les enfants de moins de 5 ans. D'après Toujours les mêmes études, un enfant congolais de moins de 5 ans connaît en moyenne 10 épisodes de fièvre/paludisme par an, 68% des consultations externes et 30% des hospitalisations à travers la RDC sont attribuables au paludisme⁸.

L'initiative « Faire reculer le paludisme » est née en 1998 de la prise de conscience du fait que la morbidité et la mortalité provoquées par le paludisme en Afrique sont d'autant plus inacceptables qu'on dispose d'un certain nombre d'outils de lutte efficaces et d'un coût abordable. Dans la déclaration faite en avril 2000 à Abuja, les chefs d'États africains ont décidé de renforcer les interventions, qui sont la pierre angulaire de la stratégie pour Faire reculer le paludisme. L'objectif est de diminuer de moitié la mortalité provoquée par le paludisme d'ici à 2010. Ainsi l'utilisation des Moustiquaires imprégnées avec un insecticide faisait partie, avec le Traitement préventif intermittent chez la femme enceinte et le Traitement associant des médicaments antipaludiques, des moyens pouvant éviter et traiter le paludisme. De surcroît contribuer à atteindre les objectifs de l'initiative « Faire reculer le paludisme» (FRP)⁸ ;

La RDC a souscrit en février 2001 à la Déclaration d'Abuja selon laquelle au moins 60% des personnes à risque, surtout les femmes enceintes et les enfants de moins de 5 ans, devraient bénéficier à l'an 2005 de la combinaison la plus appropriée des mesures de protection personnelle et communautaire, telles que les moustiquaires traitées aux insecticides et autres interventions accessibles et abordables pour prévenir l'infection et la souffrance.

Conformément à cette Déclaration, le PNLP a retenu le même objectif pour son Plan stratégique 2002-2006. Mais selon le rapport de l'enquête sur l'évaluation du niveau actuel des indicateurs de base de « Faire reculer le paludisme » dans 15 zones de santé d'intervention du projet fonds mondial en République Démocratique du Congo, le pourcentage d'enfants de moins de 5 ans qui passent nuit sous MII est de 26 %⁹. Nous constatons que cette proportion est encore loin du seuil de 60% de la population cible, retenue lors de la Conférence d'Abuja.

1.3. JUSTIFICATION DE L'ÉTUDE

Comme dit plus haut,la RDC a souscrit à la déclaration d'Abuja depuis février 2001,mais jusqu'à ce jour, elle n'a pas encore connu de progrès comme on l'espérait .Les chiffres donnant des estimations fiables et comparables sur l'utilisation de la MII en témoignent, par exemple, le rapport d'enquête réalisé par EDS-RDC montre qu'il n'y a que moins de 13 % d'enfants de moins de 5 ans qui dorment sous la MII à Kinshasa⁴.

D'autres indicateurs comme ceux visant à réduire le taux de mortalité des enfants, sont loin d'évoluer favorablement. Plusieurs stratégies sont encore mises au point pour cet effet, parmi lesquelles on cite celles visant les OMD, la nouvelle politique de l'OMS «  santé pour tous au 21ème siècle » , et plus récemment celles définies dans le document de stratégie de croissance et de réduction de la pauvreté en RDC.

Malgré tous les programmes mis en place , La RDC enregistre d'une part un taux élevé de mortalité infantile, pour la période des cinq dernières années avant l'enquête EDS( période 2003-2007) ; la mortalité infantile est estimée à 92%o  dont 42%o pour la mortalité néonatale et 50%o pour la mortalité post-néonatale; la mortalité juvénile s'établit,quant à elle,à 62%o⁴.Aussi au cours des deux semaines précédant l'enquête,31% des enfants de moins de 5 ans ont eu de la fièvre². En plus, le taux d'utilisation de la MII reste faible.

Plusieurs réflexions profondes menées à ce sujet ont justifié la nécessité de mener une étude approfondie sur les facteurs pouvant déterminer l'utilisation de la MII chez les enfants de moins de cinq ans 

Notre étude, vise donc à identifier les facteurs qui expliquent l'utilisation de la MII chez les enfants de moins de cinq ans afin de dégager les stratégies permettant d'améliorer l'utilisation de la MII dans cette tranche d'âge dans la ville de Kinshasa et, particulièrement, dans la ZS de Lemba et de contribuer ainsi à la réduction de la mortalité infantile en RDC.

1.4. REVUE DE LA LITTERATURE

Le poids du paludisme est énorme du point de vue socio-économique. Les pays les plus touchés par le paludisme tel le Cameroun se classent parmi les plus pauvres du monde et se caractérisent par un taux de croissance économique faible. Le paludisme joue un rôle significatif dans les piètres performances économiques de ces pays.

Selon une étude menée au Cameroun, la perte annuelle de croissance liée au paludisme atteint jusqu'à 1,3 % du PIB par an. De ce fait, le Cameroun aurait perdu 4227 millions de dollars entre 1980 et 1995 du seul fait du paludisme¹⁰.

D'autres études menées ces dernières années, dont les résultats furent présentés lors du Sommet d'Abuja sur Roll Back Malaria le 25 Avril 2000, montrent que le poids socio-économique du paludisme est plus grand qu'on ne l'imaginait : Le PIB des pays africains du Sud du Sahara serait de 32% supérieur à son niveau de l'an 2000, si le paludisme avait été éradiqué 35 ans plus tôt. Cela représenterait environ 100 milliards de dollar américains qui s'ajouteraient au PIB courant des pays africains du sud du Sahara qui étaient de 300 milliards USD en 2000. Cette somme supplémentaire de 100 milliards de dollar américains serait près de neuf fois supérieure au volume de l'aide au développement accordée à l'Afrique en 1999¹⁰.

A court terme, le bénéfice du contrôle du paludisme dans les pays africains du sud du Sahara peut s'estimer entre 3 milliards USD et 12 milliards USD par an.

 Les programmes de soins de santé primaire dans la plupart des pays où sévit le paludisme ont adopté des stratégies de lutte contre cette maladie. Ainsi, l'efficacité de l'utilisation de la moustiquaire imprégnée d'insecticide est particulièrement établie dans ce domaine par la médecine moderne. Certains facteurs limitent leur utilisation,à savoir¹¹ : les pesanteurs sociologiques  et principalement le niveau d'instruction( l'analphabétisme et le niveau d'instruction très bas des paysans expliquent leur degré de compréhension des messages de promotion de la moustiquaire imprégnée d'insecticide mais aussi beaucoup ignorent encore que le paludisme est causé par la piqûre des moustiques et lui associent d'autres origines comme le soleil, l'huile, la sorcellerie ou l'envoûtement..) ; les types de logement ; le Mode de vie et loisirs(l'alcool et le tabac, crainte de l'étouffement ...) ;les Pesanteurs anthropologiques(la croyance à des rites particuliers, la présence des médecines traditionnelles,...) ; les Pesanteurs économiques(le niveau très bas du revenu de la plupart des paysans). C'est suite à ces pesanteurs économiques, que certains ménages préfèrent employer les serpentins qui nécessitent peu d'investissements sur le champ, mais à long terme, reviennent plus chers. Et enfin les Pesanteurs liés au système de soins (accessibilité et équipement des centres de santé ; insuffisance en approvisionnement en moustiquaire imprégnée d'insecticide, ce qui par moment engendre des ruptures de stocks de longue durée ou l'indisponibilité totale de celle-ci).

Par ailleurs, l'utilisation des services, comme de beaucoup d'intrants, dépend des plusieurs facteurs dont la perception de la maladie et des services (intrants) ; de l'accessibilité (physique, culturel et financier) et de la décision d'utiliser ces services, laquelle décision dépend de la perception du bénéfice, du coût, des alternatives à l'intrant ou au service et de l'urgence ou du danger (priorité)¹².

En effet le paludisme est une maladie,qui, dans la conception de beaucoup des communautés, est causée par une exposition prolongée à une chaleur excessive, soit celle du soleil, soit celle d'un feu dont on est trop proche. Sur la côte du Kenya, par exemple, on reconnaît que la forme bénigne du paludisme est liée aux moustiques, mais la forme cérébrale, qui est une forme grave du paludisme, est clairement perçue comme une maladie spirituelle contre laquelle aucun traitement ou mesure de prévention biomédicale occidentale ne peut être efficace. Les gens croient qu'il n'y a pas grand-chose à faire pour prévenir la maladie puisqu'il est impossible d'éviter la chaleur dans nos pays à climat équatorial. Ainsi, dans une situation comme celle-ci, les responsables des programmes de lutte antipaludique ne doivent s'attendre, au mieux, qu'à une observation passive des activités de lutte et qu'une lutte permanente n'est possible qu'avec une sensibilisation bien structurée et intense.

En outre ,selon l'information provenant de plusieurs enquêtes, il est difficile d'établir une corrélation entre l'utilisation d'une moustiquaire et la perception du rôle des moustiques dans la transmission du paludisme, Le manque de connaissances entourant le rôle des moustiques dans la transmission du paludisme soulève des inquiétudes qui ont amené certaines personnes à penser qu'il faudrait peut-être insister davantage sur la réduction de la nuisance liée aux piqûres pour motiver l'utilisation des MII. Cette proposition se trouve renforcée par le fait que l'utilisation des moustiquaires est associée à une densité élevée de moustiques à l'intérieur en Afrique de l'Ouest¹³, Lorsqu'on demande aux habitants de parler des avantages des MII, ils parlent bien plus de la diminution de la nuisance due aux moustiques que de la réduction du paludisme.

La réduction de l'inconfort est, sans conteste, le résultat le plus immédiat, le plus fréquent et le mieux perçu de l'utilisation d'une MII. Cependant, ce désir d'éviter la nuisance n'est pas un motif suffisant pour utiliser une MII toute l'année. Il est assez courant dans ce contexte de ne pas utiliser les MII durant la saison où les moustiques sont moins nombreux, les conséquences logiques qui en découlent sont:

Ø d'abord, ce motif peut être insuffisant pour amener les habitants à dépenser de l'argent sur des moustiquaires ou un traitement à l'insecticide lorsqu'ils sont à court d'argent. S'ils perçoivent la MII uniquement comme un article de confort, celui-ci risque d'être classé non seulement après la nourriture mais après d'autres articles qui procurent du plaisir, comme le tabac.

Ø Deuxièmement, si l'utilisation d'une MII est perçue uniquement comme un moyen d'avoir une bonne nuit de sommeil, les adultes, surtout les hommes, auront vraisemblablement la préférence. Dans certaines collectivités, les habitants croient que les enfants dorment plus profondément que les adultes et sont moins dérangés par les moustiques

Une autre dimension importante de cette question, du moins dans un premier temps, est le nombre de moustiquaires dont un ménage a besoin. En Tanzanie, par exemple, le nombre de moustiquaires requis par ménage a été l'un des principaux obstacles pratiques parce que les habitants refusaient d'acheter une seule moustiquaire et de laisser les autres membres du ménage sans protection. Le nombre de moustiquaires qu'il faudra se procurer dépendait entre autres de la taille de la famille et des habitudes de coucher¹⁴.

Et enfin les coûts et le revenu des ménages constituent aussi des facteurs limitant l'utilisation de la MII. Dans toutes les études qui ont explicité les motifs de non-possession d'une MII, le motif le plus fréquemment avancé était la dépense : 76 % au Malawi ¹⁵ et 58 % à Savalou, au Bénin¹⁶ et à Brazzaville, au Congo ¹⁷ ont constaté que, dans l'ensemble, 49 % des non utilisateurs ont donné la dépense comme motif, réponse variant de 87% parmi les personnes pauvres à 36 % parmi les personnes riches.

A la lumière de ce qui précède, les questions auxquelles la présente étude s'efforce de répondre sont les suivantes :

§ Quelle est la prévalence de l'utilisation des MII ?

§ quels sont les facteurs associés à la faible utilisation des MII ?

1.5. Les objectifs

Objectif général

L'objectif général de cette étude est d'identifier les déterminants de la faible utilisation des MII chez les enfants de moins de 5 ans dans la zone de santé de LEMBA afin de proposer les stratégies d'amélioration de son utilisation et contribuer ainsi à la réduction de la morbi- mortalité infantile due au paludisme en RDC.

Objectifs spécifiques:

1) Décrire les caractéristiques socio -économiques des ménages ;

2) Déterminer le niveau de connaissance, attitudes et pratiques des ménages en rapport avec l'utilisation des MII chez les enfants de moins de 5 ans ;

3) Déterminer le taux d'utilisation de la MII chez les enfants de moins de 5 ans dans la zone de santé de LEMBA ;

4) Identifier les facteurs associés à l'utilisation de la MII chez les enfants de moins de 5 ans.

1.6. HYPOTHESES DE RECHERCHE

Nous nous proposons dans le cadre de ce travail de vérifier les hypothèses suivantes :

La faible utilisation des MII est liée au bas niveau d'instruction des parents ;

La faible utilisation des MII est liée au faible Revenu familial (niveau économique bas) ;

La faible utilisation des MII est liée à la taille élevée de ménages ;

La faible utilisation des MII est liée à la faible connaissance de la MII et de ses avantages ;

La faible utilisation des MII est liée à la faible connaissance de la disponibilité des points de vente des MII dans l'entourage ;

La faible utilisation des MII est liée au bas niveau de connaissance de la population sur les causes et de méthodes de prévention du paludisme ; 

La faible utilisation des MII est liée à l'usage d'autres alternatives à la MII ;

La faible utilisation des MII est liée à l'âge du chef de ménage.

1.7. MODELE CONCEPTUEL

Usage principalement d'autres alternatives à la MII: pommade, insecticides, serpentin,...

Inaccessibilité financière

Ø revenu faible du ménage (niveau de vie bas)

Ø Le coût élevé de la MII

Perception du ménage sur la MII

Ø faible connaissance de point de vente de la MII

Ø la faible priorité accordée à la MII par le ménage

Facteurs socio démographique du ménage

Ø Age du Chef de Ménage (CM)

Ø Le bas niveau d'instruction du CM

Ø Taille élevée des ménages

- Taille du ménage

FAIBLE UTILISATION DES MII

Ø La faible connaissance de causes de la maladie

Ø La faible connaissance sur la MII

Ø La faible connaissance des méthodes de prévention du paludisme

2. METHODOLOGIE UTILISEE

2.1. Présentation du Site de l'étude

La présente étude s'est déroulée dans la zone de santé de LEMBA ; compte tenu du temps, des moyens matériels et financiers, un échantillon aléatoire des aires de santé était tiré sur base de la liste des aires de santé que compte la Zone de santé.

2.1.1. Situation géographique et démographique

La Z.S. de Lemba est située dans la ville Province de Kinshasa, dans le District ville de Kalamu, à environ 15 km du centre ville, Elle est bornée :

Ø Au sud, par l'avenue Congo Fort et la clôture de l'Université de Kinshasa

Ø Au nord, par l'Echangeur de Limété et la Foire internationale de Kinshasa (FIKIN)

Ø A l'est, par la rivière Matété, de sa source jusqu'au boulevard Lumumba

Ø A l'ouest, par la rivière Yolo

Les zones de santé limitrophes étant : NGABA, MAKALA, MONT NGAFULA, KINSENSO, MATETE ET LIMETE

La population totale de la ZS est estimée à 261010 habitants en 2008, répartis sur 23,7 Km², soit une densité de 11013 habitants par Km².Elle est subdivisée en 14 aires de santé. Le climat est tropical et humide ; la ville de Kinshasa connait une alternance de deux saisons : une saison de pluies qui commence vers le début du mois de septembre pour se terminer au mois de Mai et une saison sèche qui commence vers la deuxième moitié du mois de Mai pour prendre fin au mois d'Août ;

La zone de santé de Lemba est drainée par cinq rivières dont FUNA, MATETE, YOLO, KEMI et KEMA. Le sol est sablonneux sur un relief en plateau au sud et plaine au nord.

La population est à majorité Bantou avec le lingala comme langue nationale et le Français, langue de travail.

2.1.2. Configuration sanitaire

La Zone de santé compte 14 Aires de Santé dans lesquelles fonctionnent quelques Postes de santé, Centres de Santé et 1 Hôpital Général de Référence.

Les pathologies dominantes en 2007 dans la ZS sont le paludisme (38877cas soit 76%), les infections respiratoires aigues (2497cas), les maladies diarrhéiques (diarrhée simple 1883cas), les anémies (3126cas) sur un total de 51201 cas de maladie notifiée.¹⁸

2.2. Définition des concepts

Les déterminants de l'utilisation des MII : les facteurs qui influencent les ménages kinois (Lemba) de prendre la décision d'utiliser les MII pour leurs enfants

Le niveau de connaissance du chef de ménage sur la maladie : la connaissance des causes de la maladie (mode principal de transmission de la maladie)

Le niveau d'étude du chef de ménage : le dernier diplôme acquis par le chef de ménage

Le prix de la MII Montant payé par le ménage pour se procurer la dernière MII

La taille du ménage : nombre de personnes prises en charges par le chef de ménage, partageants un même repas et qui habitent tous un même toit.

Le revenu des ménages: le salaire nominal du chef de ménage ajouté aux autres sources de financement de dépenses déclarées du ménage,

Dépense journalière pour la restauration (Dépense) : valeur en espèce et en nature utilisée pour la restauration la veille de l'enquête (dépense monétaire, provision et champ parcellaire) ; cette variable mesure indirectement le niveau de vie du ménage ;

La disponibilité de la MII dans le milieu : connaissance par le ménage des points de vente/distribution des MII dans les environs du quartier (dans le 5 Km)

Les alternatives à la MII : usage principalement d'autres moyens pour lutter contre la piqûre des moustiques (Insecticides, pommades, serpentins...)

Connaissance de la MII : le fait qu'un ménage ait été informé au moins une fois sur l'usage de la MII et de ses avantages.

Age du chef de ménage : Age au dernier anniversaire du chef de ménage

2.3. Type d'étude

Nous avons mené une étude transversale. Les données ont été recueillies aux domiciles des ménages de la zone de santé de Lemba en rapport avec les différents facteurs d'utilisation des MII.

2.4. Echantillonnage

2.4.1. Unité statistique

Nos unités statistiques ont été constituée des ménages ayant au moins un enfant de moins de 5 ans tirés de la population par la technique d'échantillonnage probabiliste à plusieurs degrés dans la ZS de Lemba.

2.4.2 Taille de l'échantillon

La taille d'échantillon a été calculée de la manière suivante :

Proportion des enfants dormants sous MII à Kinshasa est estimée à 12,6 %⁸

p : la proportion des enfants dormant sous MII à Kinshasa:0,126

q : La proportion des enfants ne dormants pas sous MII  = 1-p = 1- 0,126 = 0,874

Z=le coefficient correspondant à un degré de confiance de 95%( Z=1,96) pour un test bilatéral, le risque d'erreur ou seuil de signification de 5%

d = la précision de 5%,

Nous avons calculé n la taille de l'échantillon par la formule suivante :

n = Z2p q

d2

Ce qui a donné un échantillon de : (1, 96)2 x 0,126x 0,874 =169ménages

(0,05)2

Afin de tenir compte de non-réponses, estimé à environ 10% (8,7% de non réponses dans le milieu urbain lors de l'enquête MICS 2) et pour ne pas tomber en dessous de la taille minimale qui garantit la précision dans l'estimation des paramètres, cet échantillon a été arrondi à 187 ménages que nous avons pensé convenir pour cette étude. Mais la présente étude a porté sur 320 ménages.

2.4.3 Technique d'échantillonnage

Nous avons utilisé la technique d'échantillonnage probabiliste à plusieurs degrés. Pour ce faire, nous avons effectué un échantillonnage aléatoire à trois degrés. Au premier degré, dans la Zone de santé, nous avons tiré au hasard 8 Aires de santé. Au second degré, 5 rues au niveau de l'Aire de Santé ont été sélectionnées par un tirage aléatoire simple sur base d'une liste de toutes les rues de cette aire de santé choisie. Les enquêteurs ont procédé à un relevé parcellaire identifiant les ménages ayant au moins un enfant de moins de cinq ans. Pour chaque rue, à partir de ce relevé parcellaire ,8 ménages ont été tirés. Les enquêteurs ont commencé avec le premier ménage de la rue disposant d'au moins un enfant de moins de cinq ans puis ont continué l'enquête avec le quatrième ménage le plus proche suivant le relevé ( avec un pas de sondage de 3, i.e dans une rue on a eu 24 ménages éligibles et on devrait choisir 8 ménages par rue) et ainsi de suite jusqu'à atteindre les 320 ménages requis pour l'enquête.

2.5. Liste des variables.

Dans notre étude, nous avons travaillé avec les variables suivantes :

Variable dépendante 

La variable dépendante de cette étude est  l'Utilisation des MII chez les enfants. celle-ci est un événement dichotomique ; soit l'individu l'utilise, soit il n'utilise pas. L'utilisation des MII chez l'enfant a été donc mesurée par la probabilité d'Utiliser la MII. Ainsi, deux enfants dont les parents ont des caractéristiques socio - économiques différentes n'auront pas les mêmes chances d'utiliser la MII

Variables indépendantes

Les variables indépendantes retenues dans le cadre de cette étude pour les différents modèles qui seront ajustés sont :

· Le niveau de connaissance du chef de ménage sur la maladie 

· Le niveau d'instruction du chef de ménage

· La taille du ménage 

· Le revenu des ménages

· Dépenses journalières

· La disponibilité de la MII dans le milieu 

· Les alternatives à la MII 

· Connaissance de la MII

· Age du chef de ménage 

Tableau 1 : Liste des variables  et leur échelle

VARIABLES	DEFINITIONS OPERATIONNELLES	ECHELLE DE MESURE
1 Le revenu des ménages	le salaire nominal du chef de ménage ajouté aux autres sources de financement de dépenses déclarées du ménage,	INTERVALLE ; en Franc congolais
2. Dépense journalière du ménage pour la restauration	valeur en espèce et en nature utilisée pour la restauration la veille de l'enquête (dépense monétaire, provision et champ parcellaire)	INTERVALLE ; en Franc congolais
3. Usages des alternatives à la MII	usage principalement d'autres moyens pour lutter contre la piqûre des moustiques (Insecticides, pommades, serpentins	ORDINALE ;
		Existe : utilise principalement les insecticides, spirales,...
		N'existe pas
4. La disponibilité de la MII dans le milieu	connaissance par le ménage des points de vente/distribution des MII dans les environs du quartier (dans le 5 Km)	ORDINALE :
		§ Identifie
		§ N'identifie pas
5. l'utilisation de la MII	Le fait d'avoir passer la nuit la veille de l'enquête sous MII	NOMINALE
6. Age du chef de ménage :	Nombre d'années de naissance	INTERVALLE ; en année
7. Le niveau de connaissance du chef de ménage sur la maladie	la connaissance des causes de la maladie (mode de transmission principale de la maladie)	ORDINALE :
		Bon : citer la piqûre de moustiques
		Mauvais : citer autre mode
8. Le niveau d'instruction du chef de ménage	niveau d'étude du chef de ménage	ORDINALE :
		Bas : moins que l »équivalent de diplôme d'état
		Moyen : diplôme d'état ou équivalent
		Elevé : a dépassé le niveau de diplôme d'état
9. Connaissance de la MII	le fait qu'un ménage ait été informé ou sensibilisé au moins une fois sur l'usage de la MII et ses avantages.	ORDINALE :
		Bon : a au moins une fois entendu parler des avantages de la MII
		Mauvais : dans le cas contraire
10. La taille du ménage	nombre de personnes prises en charges par le chef de ménage, partageants un même repas et qui habitent tous un même toit.	INTERVALLE ; en nombre de personnes

2.6. Instruments de collecte de données

Nos unités statistique étaient constituées des ménages disposant d'au moins un enfant de moins de cinq ans. Pour identifier les déterminants de la faible utilisation des MII chez les enfants de moins de 5 ans dans la zone de santé de LEMBA, les données ont été colletées à l'aide d'un questionnaire préétabli administré aux chefs ménages résidants dans la commune de Lemba, choisis à l'aide d'une technique d'échantillonnage probabiliste.

Ce questionnaire a compris sept volets :

Ø Caractéristiques socio démographiques

Ø Caractéristiques socio économiques

Ø Informations sur les enfants de moins de 5 ans :

Ø connaissances, attitudes et pratiques en rapport avec le paludisme

Ø Renseignements sur la moustiquaire

Ø utilisation de la MII chez les enfants de moins de 5 ans

Ø coûts de la MII

Ce questionnaire préétabli a été préalablement pré testé auprès des ménages présentant les mêmes caractéristiques que le groupe de recherche et qui sont localisés dans le Quartier Echangeur, un des quartiers de la commune de Lemba non retenu pour notre étude.

Chaque questionnaire a été numéroté à l'aide de codes différents avant toute saisie à l'ordinateur.

Un guide contenant les explications sur le but et les objectifs de l'étude, les indications sur l'échantillonnage, sur les questionnaires, sur le codage, et sur la manière d'enregistrer l'information, a été remis à chaque équipe de terrain; l'enquêteur s'est chargé d'administrer le questionnaire aux chefs de ménage/ ménagère  de son aire d'action.

L'équipe de recherche passait à la fin de la journée pour reprendre les fiches tout en contrôlant la qualité des données par le remplissage correct et la numérotation du questionnaire par l'enquêteur l'ayant rempli. Il y mettait aussi son identité. La centralisation et le stockage des données se sont fait à l'ESP.

2.7. Plan de collecte des données

Ø Obtention des autorisations : avant de commencer la collecte des données, une autorisation du Directeur de l'école a été obtenue au préalable, ensuite celle du Bourgmestre de la Commune de Lemba , du Médecin Chef de zone et de différents chefs de quartier où s'est déroulée l'étude. Signalons que dans chaque ménage, le consentement éclairé du chef de ménage a été obtenu avant de procéder à l'interview et à l'observation directe.

Ø Collecte des données : les tâches suivantes ont été exécutées pour que les données soient collectées:

§ Formation des enquêteurs : pendant 2 jours ;

§ Pré-test de la méthodologie : pendant 2 jours, par l'équipe de recherche ;

§ La collecte proprement dite des données s'est faite dans les ménages, Grâce à l'interview avec le chef de ménage ou la ménagère, sous la supervision de l'investigateur principal. Pour leur éviter la fatigue, chaque enquêteur a pu interviewer 8 ménages par jour, soit une rue sélectionnée par jour la durée moyenne de chaque interview était de 30 minutes ; ainsi la collecte des données sur les 320 ménages a dure10 jours.

Par ailleurs, pour garantir la qualité des données collectées, on a procédé à un choix judicieux des enquêteurs. Ceux-ci étaient formés et ont eu à leur disposition le manuel de l'enquêteur. Un pré-test a été réalisé avant la collecte proprement dite des données. Enfin, nous nous sommes rassuré, par une supervision active sur terrain, que les données collectées sont cohérentes et précises.

2.8. Plan de traitement et d'analyse des données

2.8.1. Plan de traitement des données

Ø Organisation du circuit des données : après contrôle de la qualité des données sur terrain, les fiches de collecte ont été stockées et transmises, par les superviseurs, à l'investigateur principal.

Ø Répartition en catégories : Pour les questions fermées, les catégories sont déjà créées. En ce qui concerne les questions ouvertes, pour la plupart relatives aux connaissances des chefs de ménages, les catégories ont été créées après la collecte des données sur base des réponses obtenues. Cela vaut également pour la partie ouverte des questions semi fermées.

Ø Codification et saisie des données : Pour faciliter l'analyse, les données collectées ont été converties en chiffres, en tenant compte des catégories créées. On a procédé au « chiffrement » des données, pour l'encodage-saisie. Les données encodées et non encodées étaient saisies à l'ordinateur sur les logiciels EPI DATA et transférées en SPSS pour traitement ;

Ø Nous avons de nouveau vérifié la cohérence de nos données et les éventuelles erreurs de saisie.

Ø Edition des données: avant à l'analyse des données, nous avons procédé au deuxième contrôle de qualité des données, le premier s'étant réalisé sur terrain. Pour détecter les erreurs éventuelles, nous avons généré les fréquences et croisé les variables. Les erreurs pouvant encore être corrigées à ce niveau les ont été

2.8.2. Plan d'analyse des données

Ø Après le contrôle de qualité, les données ont été analysées grâce à un logiciel SPSS 12.0 for Windows, Le logiciel EVIEWS 3.0 nous a servi pour l'estimation économétrique des modèles retenus.

Ø Avant de procéder à leur analyse proprement dite, les données ont été organisées sous forme des tableaux et graphiques, et décrites. Et ceci nous a permis de faire le choix judicieux des tests statistiques à utiliser.

.

Ø Les mesures statistiques suivantes ont été calculées :

v les mesures de tendance centrale : la moyenne et les mesures de dispersion des variables quantitatives (Age, taille, prix, dépense, revenu ...)

v les mesures de fréquence pour les variables qualitatives et quantitatives groupées

Ø Statistiques inférentielles et mesures épidémiologiques

· L'association entre l'utilisation de la MII d'une part et les variables explicatives qualitatives d'autre part retenues a été établie par le test Chi Carré d'indépendance ; la force de cette association est estimée par le calcul du rapport de cotes pour les variables binaires.

· La statistique Z a été utilisée pour construire les intervalles de confiance permettant ainsi d'estimer les paramètres de la population

· L'analyse multivariée a été utilisée respectivement :

§ La régression linéaire nous a permis de vérifier la corrélation entre les dépenses journalières du ménage et le revenu déclaré par le chef de ménage.

§ La régression logistique comme analyse multi variée, nous a permis d'identifier et de retenir les déterminants de l'utilisation de la MII.

2.8.3 Rappel: modèle Logit

Ø Le modèle Logit permet d'exprimer la relation entre une variable qualitative à deux modalités (Y) et des variables explicatives (X) qui peuvent être qualitatives et/ou quantitatives. Une variable qualitative est une variable non mesurable numériquement (ou codée) qui a un nombre limité de modalités.

Par exemple :

Y_i = 1 si l'enfant a dormi sous une MII et Y_i = 0 si non (variable dichotomique)

Y_i = 0 si le poids de naissance est 2kg ; Y_i = 1 si poids de naissance est inférieur à 2 kg et Y_i = 2 si poids de naissance est supérieur à 2 kg (variable codée à 3 modalités, dans ce cas, on utilise un modèle polytomique)

Y = 0 ou 1 peut traduire la prévalence d'une caractéristique (maladie, etc.) l'apparition d'un événement (maladie, etc.)

Ø Les modèles Logit permettent ainsi d'expliquer (et de calculer) la probabilité de dormir sous la MII quand les valeurs des caractéristiques individuelles X sont connues.

La probabilité que Y_i = 1 (dormir sous la MII) connaissant les caractéristiques individuelles X_1i , ..., X_ki , s'écrit : E( Yi = X_1i , ..., X_ki ) = P( Yi = 1 = X_1i , ..., X_ki ) = f (X_1i , ..., X_ki ) où E(Y_i = X1i, ..., Xki) est la moyenne de Y conditionnellement aux valeurs prises par les variables explicatives.

La forme mathématique du modèle Logit dichotomique à une variable explicative s'écrit:

Soit Y_i = 1 si l'individu i a dormi sous la MII et Y_i = 0 sinon, on veut expliquer la probabilité dormir sous la MII: P(Y=1).

La variable explicative X peut être quantitative (âge, revenu, degré d'exposition à un facteur de risque, etc.).

La probabilité que Y_i = 1 (être malade) connaissant la valeur de la variable explicative Xi s'écrit :

P(Yi = 1 = Xi) = = = f(Xi)

et peut s'interpréter comme le pourcentage de malades lorsque la variable X prend une valeur précise.

La fonction logistique f(Xi) a une forme en S qui correspond à une forme de relation souvent observée entre une dose X et la fréquence d'une maladie Y (relation dose -effet). Elle décrit donc l'association entre le degré d'exposition à un facteur de risque (X) et l'accroissement du risque de maladie.

Dans le modèle Logit , les coefficients ne sont pas directement interprétables : le signe du coefficient de X permet de savoir si la probabilité expliquée est fonction croissante ou décroissante de la variable X.

Par définition, dans le modèle Logit,

Pi = P(Yi = 1 = Xi) = = est la probabilité qu'a l'individu i de connaître l'événement Yi = 1 étant donnée la valeur de la variable explicative X et

1 - Pi = P(Yi = 0 = Xi) = 1 - = est la probabilité qu'a l'individu i de connaître l'événement Yi = 0 étant donnée la valeur de la variable explicative X.

Lorsqu'on pose Zi = + Xi, la probabilité P(Yi = 1 = Xi) = peut être écrite comme suit : P(Yi = 1 = Xi) = .

Cette équation peut se réécrire comme : e^Z = p_{i /1-} p_i

En prenant le logarithme, il vient : Z_i= log (p_{i /1-} p_i) = + Xi qui fait apparaître le modèle logistique comme un modèle linéaire.

En donnant la valeur 0 et 1 à Pi, on peut donc constater que les probabilités seront soient nulles soient infinies. Ce qui rend l'estimation des paramètres par la MCO impossible. Il faut donc choisir la méthode d'estimation appropriée en distinguant le cas des données non groupées et le cas des données groupées.

En ce qui concerne notre estimation économétrique, nous avons estimé un modèle de régression logistique sur un échantillon de 320 ménages retenus. Comme dit précédemment, la variable qualitative est une variable non mesurable numériquement (ou codée) qui a un nombre limité de modalités. Le modèle Logit permettra ainsi d'expliquer (et de calculer) la probabilité d'utiliser la MII quand les valeurs des caractéristiques individuelles Xi sont connues.

Ainsi, pour le cas de notre travail, ce modèle se présente comme suit :

Y_i = f (Xi)

Où Y_i = utiliser ou non la MII

Xi = ensemble de variables exogènes ou indépendantes (coût de MII, disponibilité de MII, niveau de connaissance de la population sur les MII, niveau d'instruction du chef de ménage, taille du ménage, Age du chef de ménage...).

Il revient donc de calculer P(Y=1/Xi) qui décrit la probabilité de Y=1 pour une valeur Xi donnée.

Spécification du modèle :

L'estimation économétrique a été utilisée pour identifier les facteurs explicatifs de la prévalence de l'utilisation de MII (UTIL) dans la communauté. Ainsi les paramètres à vérifier étaient :

- le niveau d'instruction (NIVET) ;

- degré d'exposition au message (CONMII) ;

- la connaissance de la maladie (CONMAL) ;

- la taille du ménage (TAILLE) ;

- l'age du chef de ménage (Age) ;

- la disponibilité de MII (DISPO) ;

- les autres alternatives à la MII pour lutter contre les piqûres des moustiques (ALTER),

- le niveau de vie de ménage représenté par les dépenses journalières (DEPENSE).

L'estimation économétrique s'est présenté comme suit :

UTIL = 1-@LOGIT(-(C(1) + C(2)*AGE + C(3)*NIVET + C(4)*TAILLE + C(5)*CONMAL + C(6)*ALTER + C(7)*CONMII + C(8)*DISPO + C(9)*DEPENSE))

C (1) représente l'utilisation autonome, indépendante de tous les facteurs.

Dans ce modèle, sont incluses des variables quantitatives, qualitatives binaires et polytomique.

Tableau n° 2 : variables qualitatives binaires retenues pour la régression logistique et leurs modalités

Variables binaires	Modalité 1	Modalité 0
Utilisation	oui	non
alternative	oui	non
disponibilité	oui	non
Connaissance de la MII	oui	non
Connaissance de la maladie	oui	non

Le Niveau d'étude est polytomique :

0= niveau bas (moins que D6)

1= diplôme d'état ou technique professionnelle

2 = plus que le diplôme d'état

Les autres variables sont quantitatives : Taille, Dépense et Age.

2.9. Considérations éthiques

Le consentement éclairé a été obtenu au répondant avant l'administration du questionnaire. Le consentement était libre et verbal. Lors de cette étude, les données étaient collectées de façon anonyme et confidentielle. Nous nous sommes réservé le droit de sauvegarder la vie privée et la personnalité du sujet. Nous avons également veillé à ce que les 3 principes fondamentaux de l'éthique soient respectés au moment du déroulement de l'enquête, à savoir, le principe du respect de la personne, celui de la bienfaisance et celui de la justice.

2.10. Canevas de présentation

Ce travail est subdivisé en cinq chapitres dont le premier porte sur l'introduction générale. Dans ce chapitre, nous avons relevé le contexte général de l'étude suivi de la revue de la littérature, le problème de recherche, les objectifs, les hypothèses .Le deuxième chapitre a décrit la méthodologie utilisée ; le troisième et quatrième chapitres donnent respectivement les résultats et les discussions de ces résultats et enfin le dernier chapitre présente les conclusions et Recommandations.

.

3. PRESENTATION DE RESULTATS

Dans ce chapitre, nous présentons les caractéristiques socio-demographiques et économiques, la prévalence de l'utilisation de la MII chez les enfants de moins de cinq ans, les niveaux de connaissances, attitudes et pratiques des ménages de la zone de santé en rapport avec les méthodes de prévention du paludisme et les déterminants analysés selon l'enquête qui s'est déroulée dans la ZS auprès de 320 ménages de la ZS du 5 au 20 août 2008.

Tableau n° 3: Taux de réponse aux niveaux des questions portants sur les variables importantes de l'étude

Variables d'étude	Effectif de ménage	Questions Répondues	Taux de Réponse (en %)
Age du chef de ménage	320	320	100
Niveau d'étude	320	320	100
Taille du ménage	320	320	100
Dépense pour la restauration	320	320	100
Revenu déclaré du chef de ménage	320	156	49
Connaissance de la maladie	320	299	93
Connaissance de la MII	320	315	98
Existence d'alternative à la MII	320	318	99
Perception de l'urgence	320	287	90
Connaissance d'un point de vente	320	272	85
Utilisation de la MII	320	320	100
Prix d'achat de la dernière MII	320	153	48

Certains chefs des ménages/mères ont répondu au questionnaire dans l'entièreté, tandis que d'autres ont répondu partiellement ; pour les questions en rapport avec le revenu de ménage, nous n'avons reçu des réponses interprétables que chez 49% de ménages ; en ce qui concerne le prix de la MII seuls 48% avait acheter leur dernière MII.

3.1. Caractéristiques socio démographiques et économiques des ménages

Ce sous chapitre présente les caractéristiques socio démographiques et économiques des ménages enquêtés ; ainsi sont présentées la répartition par age, par sexe , selon le niveau d'instruction, l'état matrimonial du chef de ménage ainsi que les revenus et le niveau de dépense de ménage .

Tableau n° 4 : Caractéristiques socio démographiques de ménages enquêtés

Caracteristiques de ménages		effectifs	pourcentage
Age du chef de ménage ( en année)
	15 -24	2	0,6
	25 - 34	77	24,1
	35 -44	144	45
	45 - 54	66	20,6
	55 - 64	20	6,3
	Plus de 64	11	3,4
Sexe du chef de ménage
	Masculin	271	84,7
	Féminin	49	15,3
salarié
	Oui	148	46,3
	Non	172	53,8
etat matrimonial
	Célibataire sans enfants	3	0,9
	Célibataire avec enfants	31	9,7
	Marié ou en Union	272	85
	Divorcé ou Séparé	5	1,6
	Veuf (ve)	9	2,8
Niveau d'Etude
	primaire	12	3,8
	secondaire incomplet	41	12,8
	Diplôme d'Etat	80	25
	technique professionnelle	11	3,4
	Universitaire	176	55
Taille du ménage
	3	52	16,3
	4	48	15
	5	39	12,2
	6	48	15
	7 et plus	133	41,6
	TOTAL	320	100

L'age moyen du chef de ménage est de 41,48 [40,4 ; 42,6] , 50 % de chef de ménage avaient l'age de moins de 40 ans ;la majorité des chefs de ménage sont de sexe masculin soit 85% et le reste des ménages, soit 15% [0,11 ; 0,19] sont dirigés par des femmes. Aussi 55%des chefs de ménages enquêtés ont fait les études supérieures et universitaires; 25% ont terminé les humanités ; 4% ont terminé l'école primaire tandis que 3% ont fait les études techniques /professionnelles.

Concernant le statut marital, la majorité des chefs de ménages sont mariés, soit 85%, les divorcé (e) s/séparé (e) s et les Veuf (ve) s représentent respectivement 2,8 % et 1,6%. Quarante six pourcent des chefs de ménages sont salariés et 54% ne le sont pas. La taille moyenne de ménage dans la présente étude est de 6,56 [6,20 ; 6,91] ; 50% de ménage ont une taille de plus de 6 personnes, 41,6%36 ; 47 de ménage ont une taille de 7 personnes et plus.

Tableau n° 5: Caractéristiques économiques de ménages enquêtés

caracteristiques		effectifs	pourcentage
Revenu mensuel en FC
	Moins de 30000	49	31,4
	30001 - 60000	35	22,4
	60001 -137500	34	21,8
	plus de 137500	38	24,4
	Total	156	100
Depense journalière en FC
	Moins de 2000	86	26,9
	2001 - 3000	90	28,1
	3001 - 5000	77	24,1
	plus de 5000	67	20,9
	Total	320	100
Depense journalière
par personne dans le ménage	<1$	155	48,4
	1 - 1,25 $	55	17,2
	>1,25$	110	34,4
	Total	320	100

Le revenu moyen mensuel de ménage est de 106.920 FC soit 194,4$ US avec un intervalle de confiance à 95% de 87.577 ; 126.263 en FC soit en dollar US 159 ; 230 ; 76% de chefs de ménages ont un revenu mensuel de moins de 137.500 FC soit 250 $ US. Les dépenses moyennes par ménage par jour pour la restauration sont de 3.779,58 FC soit 6,87$ avec un IC à 95% de 3.528 ; 4.032 en FC soit en $ 6,41 ; 7,33, 50% de ces ménages dépensent pour la restauration moins de 3000 FC soit 5,45$.

Les dépenses journalières moyennes de cette population sont de 579,34 FC soit 1,053$ US avec un intervalle de confiance à 95% 1,029 ; 1,078 en dollar américain. Quarante-huit pourcent [43 ; 54] de la population de la ZS de Lemba dépensent moins d'un dollar US par jour pour la restauration.

Corrélation entre Dépenses journalières de ménage pour la restauration et le Revenu journalier du chef de ménage (Revj) dans le ménage de la ZS de Lemba (n=156)

Estimation Equation:

=====================

DEPENSE = C (1) + C (2)*REVENU

Substituted Coefficients:

=====================

DEPENSE = 2977.962452 + 0.01992973736*REVENU

F=26,48876 ( p=0,000001 ) : donc le modèle est bon dans son ensemble et le paramètre du revenu est significatif car le P-Value est inférieur à 0,5 soit 0,0000 ainsi pour dire que le montant de dépenses journalières de ménage dépendent du revenu du chef de ménage, et pour les dépenses autonomes Eviews donne 2978 FC en dehors du revenu. Le R² = 0.146761 : donc ce modèle n'explique les dépenses qu'à 14% : en d'autres termes, le revenu déclaré par le chef de ménage n'explique les dépenses réalisées qu'à 14 %. Le coefficient de corrélation R= 0,38 est différent de 0(p 0,00025) confirmant ainsi la corrélation entre les dépenses et le revenu déclaré.

Tableau n° 6 Informations sur les enfants enquêtés

Caracteristiques dee enfants enquêtés		effectifs	pourcentage
Nombre d'enfants de moins de 5 ans	1	153	47,8
	2	125	39,1
	3	37	11,5
	4	4	1,3
	5	1	0,3
	Total	320	100
Age de l'enfant (en mois)
	0 - 11	84	27
	12 - 23	76	24,4
	23 - 35	73	23,5
	36 - 47	52	16,7
	48 - 59	26	8,4
	Total	311	100
Sexe
	Masculin	161	52
	Feminin	150	48
	Total	311	100

Les ménage enquêtés ont en moyenne 1,68[1,597 ; 1,763] enfants de moins de cinq ans ; l'age moyen de ces enfants est de 22,43 mois [20,86 ; 24] et 52% des enfants étaient de sexe masculin et 48% de sexe féminin.

3.2. Taux d'utilisation des MII chez les enfants de moins de cinq ans

Dans ce sous chapitre, l'utilisation de la MII et la prévalence de la fièvre parmi les enfants enquêtés sont présentées ainsi que le calcul du rapport de cote de la prévalence.

Fig I : Proportion d'enfants de moins de 5 ans qui passent nuit sous Moustiquaire dans la ZS de Lemba, en août 2008

Cette figure montre que 52% [46,4 ; 57,4] d'enfants de moins de cinq ans ont passé la nuit sous une moustiquaire la veille de l'enquête.

Fig II : Proportion d'enfants de moins de 5 ans qui passent nuit sous MII dans la ZS de Lemba, en août 2008

La veille de l'enquête ,43% [37,7 ; 48,5] d'enfants ont passé la nuit sous une MII.

Fig III : Distribution de la morbidité au près des enfants de la ZS de Lemba au Cours des deux dernières semaines ayant précédé l'enquête, en août 2008

La figure III nous montre que 69% 65 ; 73 d'enfant ont fait la fièvre parmi les enfants qui ont présenté des symptômes de maladie au cours de deux dernières semaines ayant précédé l'enquête.

Fig IV: Proportion d'enfants de moins de 5 ans avec fièvre/malaria au cours de deux dernières semaines dans la ZS de Lemba, en août 2008

La figure IV nous montre que 29% [24,4 ; 34,4] d'enfants de moins de cinq ans ont fait la fièvre/malaria au cours des deux dernières semaines ayant précédé l'enquête.

Fig V : Répartition par proportion de cas de fièvre et utilisation de la MII selon les tranche d'age des enfants de la ZS de Lemba, août 2008

La Fig. V montre l'évolution de tendance par tranche d'age de la survenue de la fièvre et l'utilisation de la MII ; cette tendance observée, l'utilisation de la MII diminue avec l'age et que la proportion de la fièvre augmente avec l'age, n'est pas confirmée par le Khi carré de tendance pour les deux événements respectivement p= 0,102 et X² =7,727 et p=0,932 et X² =0,850.

Tableau n° 7: Distribution de la fièvre et l'utilisation de la MII chez les enfants de moins de cinq ans dans la ZS de Lemba, en août 2008

Utilise la MII	Fièvre
	Oui	Non	Total
Oui	23	115	138
Non	71	111	182
Total	94	226	320

Ce tableau montre que 23 enfants sur 138 ayant utilisé la MII ont présenté de fièvre contre 71 sur 182. L'utilisation de la MII est associée à une faible survenue de la fièvre (p=0,000 ; _c² :18,889). L'enfant qui utilise la MII a donc 3fois plus de chance de ne pas faire la fièvre qu'un enfant qui ne l'utilise pas (OR = 0,3126 IC à 95% : 0,183 - 0,535)

3.3. CONNAISSANCES, ATTITUDES et PRATIQUES EN RAPPORT AVEC LE PALUDISME

Ce sous chapitre donne le résumé de niveau de connaissance, l'attitude de chef de ménage ou mère en rapport avec la prévention du paludisme et leur comportement en faveur de l'utilisation de la % MII

Fig VI : Pourcentage de chefs de ménage / mères ayant déjà entendu parler du paludisme dans la ZS de Lemba,en août 2008

La Figure VI montre, que 98% [96,5 ; 99,5] de chefs de ménage / mères ont déjà entendu parler du paludisme dans la ZS de Lemba.

Fig VII : Pourcentage de chefs de ménages enquêtés avec fièvre/malaria au cours des deux dernières semaines dans la ZS de Lemba, en août 2008

La Figure VII montre, que 36% [31,1 ; 41,7] de chefs de ménage / mères enquêté(e) s ont déclaré avoir présenté la fièvre/malaria au cours des deux dernières semaines ayant précédé l'enquête.

Tableau n° 8: Répartition des chefs de ménages de la ZS de Lemba selon leur connaissance de mode de transmission sur le paludisme, en août 2008

Mode Transmission	Fréquence	POURCENTAGE
piqûre des moustiques	295	93,2
transfusion sanguine	3	0,9
Transmission de la mère à l'enfant	2	0,6
Eau de boisson	3	0,9
Ne sait pas	7	2,2
Autres	7	2,2
TOTAL	317	100

A la question sur le principal mode de transmission du paludisme, 93,2% pensent que la piqûre du moustique est le mode principal de transmission du paludisme.

Fig VIII : Présence des moustiques dans les parcelles de la ZS de Lemba

La Figure VIII montre, que Seulement 12 % d'enquêtés affirment n'avoir pas aperçu la présence des moustiques dans leurs parcelles.

Fig IX : Proportion des femmes qui affirment avoir passé la nuit sous une MII pendant leur grossesse dans la ZS de Lemba, en août 2008

La Figure IX, montre que 43% [37,4 ; 48,2] des femmes affirment avoir passé la nuit sous une MII pendant leur grossesse

Tableau n° 9: Répartition des chefs de ménages de la ZS de Lemba selon leur connaissance de gîtes des moustiques, en août 2008

Gîtes des moustiques	Fréquence	Pourcentage
De l'eau stagnante	189	60,2
Des immondices/ déchets	29	9,2
Présence de saleté	63	20,1
Fosse septique	9	2,9
Eau de boisson	1	0,3
Les herbes /pelouses	23	7,3
Total	314	100

A la question sur le gîtes des moustiques, 60,2% d'enquêtés pensent que les moustiques se retrouvent au niveau de l'eau stagnante 7,3 % dans les herbes /pelouses et 0,3% dans l'eau de boisson

Tableau n° 10: Répartition des ménages de la ZS de Lemba selon la méthode principale de protection contre les piqûres des moustiques, en août 2008

Moyens de lutte	Fréquence	Pourcentage
Rien	82	25,8
Usage de l'insécticide	85	26,7
Usage de baton fumigène (serpentin, spirale,...)	21	6,6
Fumigation à l'aide des essences végétales	4	1,3
Moustiquaire simple	18	5,7
Utilisation de la MII	103	32,4
Autres	5	1,6
Total	318	100

Sur la principale méthode utilisée pour lutter contre les piqûres de moustiques, 32% déclarent utiliser la MII, 26 % n'utilisent rien et les 42% restant utilisent d'autres alternatives à la MII. Les bombes insecticides sont utilisées dans 27% de ménages enquêtés.

Fig X : Distribution de chef de ménages de la ZS de Lemba selon la connaissance de la MII, en août 2008

La Figure X, montre que 91% [90 ; 92] de ménages de la ZS de Lemba ont été au moins une fois informé sur les avantages et l'utilisation de la MII.

Tableau n° 11 : Distribution de ménages de la ZS de Lemba informé pour l'utilisation de la MII par canal, en août 2008

canal	Fréquence	pourcentage
Radio	15	5,2
télévision	154	53,7
journal	4	1,4
Eglise	2	0,7
Ecole	5	1,7
Centre de santé	69	24
Au travail	7	2,4
Par un membre de famille	10	3,5
Les amis	6	2,1
Affiches	1	0,3
Reco	4	1,4
Mon épouse/époux	2	0,7
Autres	8	2,8
Total	287	100

A la question sur le canal de réception du message ,54% des ménages exposés à la sensibilisation sur l'utilisation de la MII l'ont été par la télévision 24 % au centre de santé et 1,7% à l'école.

Fig XI : Proportion de ménages disposant d'au moins une moustiquaire dans la ZS de Lemba, en août 2008

La Figure XI, montre que La proportion des ménages disposant d'au moins une moustiquaire est de 62% : [56,3 ; 66,9] dans la ZS.

Fig XII : Proportion de ménages disposant d'au moins une MII dans la ZS de Lemba, en août 2008

La Figure XIII, montre que La proportion des ménages disposant d'au moins une MII est de 53% [48 ; 59] dans l'ensemble de la ZS.

Fig XIII : Distribution de ménages de la ZS de Lemba selon la Modalités d'obtention de la dernière MII, en août 2008

La Figure XIII, montre que 77% de ménage ont acheté leur MII, 14 % l'ont eu par distribution gratuite soit de masse ,soit au niveau d'une formation médicale et 9 % l'a acquis à la suite d'un don(membre de famille ,ami,...).

Tableau n° 12 : Distribution de ménages selon le montant dépensé pour acquérir la MII dans la ZS de Lemba, en août 2008

Montant	EFFECTIFS	POURCENTAGE
gratuit	38	24,8
0 - 1.000	6	3,9
1.001-2.000	24	15,7
2.001-3.000	49	32
3.001-4.000	17	11,1
4.001-5.000	19	12,4
TOTAL	153	100

Le prix moyen de la MII est de 2.940,86 FC [2.711 ; 3.169] soit 5,38$ [4,93 ; 5,76] ,50% l'ont acheté à moins de 2.500 FC soit 4,54 $ .

Fig XIV : Distribution de ménages selon l'année d'acquisition de la dernière MII dans la ZS de Lemba, en août 2008

La Figure XIV, montre que 87,8% des ménages enquêtés ont acquis leur dernière MII entre 2006 et 2008.

Fig XV : Appréciation du prix de la MII par les Ménages

La Figure XV, montre que 64% [54,8 ; 72,6] de chefs de ménages trouvent le prix de la MII abordable.

Tableau n° 13: Nombre de moustiquaire par ménage dans la ZS de Lemba, en août 2008

Nombre de moustiquaire		Taille du ménage					Total
		3	4	5	6	7 et plus
	0	24	18	12	20	49	123
	1	20	14	11	6	30	81
	2	8	13	13	12	25	71
	3	0	1	3	6	22	32
	4	0	1	0	4	4	9
	5	0	0	0	0	2	2
	6	0	1	0	0	0	1
	7	0	0	0	0	1	1
Total		52	48	39	48	133	320

Ce tableau montre que le nombre de moustiquaire est de loin insuffisant par rapport à la taille de ménage.

Tableau n° 14 : Nombre de MII par ménage dans la ZS de Lemba, en août 2008

Nombre de MII		Taille du ménage					Total
		3	4	5	6	7 et plus
	0	27	22	13	24	65	151
	1	18	12	11	7	31	79
	2	7	11	12	10	16	56
	3	0	1	3	6	14	24
	4	0	1	0	1	4	6
	5	0	0	0	0	2	2
	6	0	1	0	0	0	1
	7	0	0	0	0	1	1
Total		52	48	39	48	133	320

Ce tableau montre que le nombre de MII est de loin insuffisant par rapport à la taille de ménage. La moyenne de MII par ménage est de 0,79 [0,84 ; 1,1] alors que la moyenne de nombre d'enfant de moins de cinq ans par ménage est de 1,68 [1,597 ; 1,763].

Tableau n° 15 : Distribution de ménages selon la perception d'urgence/priorité d'utiliser la MII dans la ZS de Lemba, en août 2008

	Fréquence	Pourcentage
C'est une urgence, mais il ne dort pas encore sous MII	11	4
Il dort déjà sous MII	130	50
Quand j'aurais les moyens	62	24
Ce n'est pas important	24	10
Autres	32	12
Total	259	100

Ce tableau montre que 54 % des chefs de ménages interrogés pensent que faire dormir les enfants sous MII est une priorité/urgence

Tableau n° 16: Distribution de ménages selon le motif d'utilisation de la MII dans la ZS de Lemba, en août 2008

Modalité de réponse	EFFECTIFS	POURCENTAGE
Pour se protéger contre les moustiques	133	81,6
Pour se protéger contre la malaria	28	17,2
Autres	2	1,2
TOTAL	163 100

Ce tableau montre que 81,6 % de ménages utilisent la MII Pour se protéger contre les piqûres de moustiques et 17% pensent l'utiliser pour se protéger contre le paludisme.

Tableau n° 17: Répartition des chefs de ménages de la ZS de Lemba selon leur connaissance de point de vente/distribution de la MII, en août 2008

Modalité de réponse	EFFECTIFS	POURCENTAGE
Je ne sais pas	199	73,2
Au marché de la place	19	7
A la pharmacie de la place	38	14
Au Cs ou Hôpital de la place	12	4,4
Autres	4	1,5
TOTAL	272	100

Ce tableau montre que 73,2 % des chefs de ménages / mères ne savent pas ou se procurer une MII dans leur environnement immédiat

Tableau n° 18 : Distribution de ménages selon le motif de la non utilisation de la MII dans la ZS de Lemba, en août 2008

Motif de non utilisation	Fréquence	Pourcentage
Ne connaît pas la MII	21	13,1
connaît la MII mais n'en dispose pas	76	47,5
Manque d'argent	41	25,6
J'ai l'argent mais ne sait pas où on vend la MII	1	0,6
Il fait chaud sous une MII	15	9,4
Autres	6	3,8
Total	160	100

Ce tableau montre que 47,5% n'utilise pas la MII parce qu'il n'en dispose pas et 25,6% par manque d'argent, 0,6 % avancent la non connaissance de point de vente comme raison de la non utilisation de la MII

3.4. DETERMINANTS DE L'UTILISATION DE MII

Dans ce dernier sous chapitre de résultats, nous analysons la relation entre l'utilisation de la MII et les huit déterminants retenus dans le cadre de cette étude, le tests khi-carré d'indépendance et le calcul de la cote de prévalence dans un premier temps sont utilisés pour établir la relation entre les variables binaires et l'utilisation de la MII, puis l'analyse multi variée avec la régression logistique grâce au logiciel Eviews

Tableau n° 19: Distribution de ménages selon les facteurs et l'utilisation de la MII chez les enfants de moins de cinq ans dans la ZS de Lemba, en août 2008

		UTILISE
		OUI	NON	TOTAL
CONMII	OUI	135	152	287
	NON	2	26	28
	Total	137	178	315
ALTERNATIVES	OUI	26	83	109
	NON	107	93	200
	Total	133	176	309
CONMAL	OUI	125	156	281
	NON	5	13	18
	Total	130	169	299
NIVET	BAS	40	13	53
	MOYEN	62	29	91
	ÉLÈVE	80	96	53
	Total	182	96	320

Au Seuil de signification de 5%, (ddl: 1; _t² : 3,84.) et Sur base de données à notre possession, nous disons qu'il n'existe pas de relation entre l'utilisation de la MII et la connaissance de la maladie par le ménage. Le Odds ratio OR =2,083 IC à 95% : [0,723 ; 6,001], comme 1 est compris dans l'intervalle donc la connaissance de la maladie n'a pas d'impact sur l'utilisation de la MII, mais par contre chi carré atteste une relation entre l'utilisation de la MII et l'usage d'autres alternatives à la MII par le ménage (_c² :25,293 ; p : 0,000). Le Odds ratio OR est de 0,272 , IC à 95% : [0,162 ; 0,458] ; l'utilisation d'autres alternatives à la MII constitue un obstacle à l'utilisation de la MII ; mais aussi il existe une relation entre l'utilisation de la MII et l'exposition de ménage au message de sensibilisation sur son utilisation (_c² :16,552 ; p : 0,000 ), le Odds ratio OR =11,546 IC à 95% : [2,690 ; 49,557].

Le niveau d'instruction du chef de ménage influence également l'utilisation de la MII (_c² :21,533 ddl: 2 p : 0,000 ; _t² : 5,99).

Estimation du modèle

La régression logistique donne un signe négatif pour le paramètre de l'age ce qui veut dire que la probabilité d'utiliser la MII diminue avec l'age du chef de ménage ,son paramètre n'étant pas significatif nous ne pouvons pas retenir ce déterminant ; la connaissance du mode de transmission de la maladie devrait favoriser son utilisation car son signe est positif mais comme pour l'age son paramètre n'est pas significatif , la connaissance d'un point de vente de la MII aussi devrait augmenter la probabilité de l'utilisation mais une fois de plus il n'est pas significatif ,le dernier déterminant non significatif est le niveau économique du ménage représenté par les dépenses ,ce niveau devrait aussi améliorer l'utilisation mais l'avant dernière régression donne ce paramètre significatif à 0,07 qui est supérieur à notre seuil de décision ainsi nous ne l'avons pas non plus retenu.

Concernant les déterminants retenus, le niveau d'étude élevé du chef de ménage (p= 0,0001) et la connaissance des avantages de la MII (p=0,0046) augmentent la probabilité .Par contre un ménage avec une taille élevée (p= 0,0032) et celui qui utilise principalement d'autres alternatives à la MII (p=0,0000) ont moins de chance d'utiliser la MII. La significativité du terme constant veut dire qu'en dehors de tout facteurs , les ménages ne vont pas utiliser spontanément la MII (p=0,0093).La statistique LR qui est un analogue de F-statistique dans les modèles de régression linéaire et qui teste la signification globale du modèle, est significative vu sa probabilité de 4,48 x 10^-11(inférieure à 0.05). Ainsi donc en définitive en fonction de paramètres significatifs EVIEWS donne :

Dependent Variable: UTIL
Method: ML - Binary Logit
Date: 10/06/08 Time: 14:08
Sample: 1 320
Included observations: 315
Excluded observations: 5
Convergence achieved after 5 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C	-2.108256	0.810600	-2.600859	0.0093
NIVET	0.699114	0.183610	3.807597	0.0001
TAILLE	-0.125051	0.042399	-2.949384	0.0032
ALTER	-1.227106	0.273010	-4.494725	0.0000
CONMII	2.186082	0.772262	2.830753	0.0046
Mean dependent var	0.434921	S.D. dependent var		0.496535
S.E. of regression	0.448562	Akaike info criterion		1.191885
Sum squared resid	62.37449	Schwarz criterion		1.251450
Log likelihood	-182.7219	Hannan-Quinn criter.		1.215683
Restr. log likelihood	-215.6655	Avg. log likelihood		-0.580069
LR statistic (4 df)	65.88727	McFadden R-squared		0.152753
Probability(LR stat)	1.67E-13
Obs with Dep=0	178	Total obs		315
Obs with Dep=1	137

Et l'équation finale s'écrit :

UTIL = 1-@LOGIT(-(-2.108255819 + 0.6991142456*EDUC - 0.1250505922*TAILLE - 1.227106276*ALTER + 2.186081841*CONMII))

Le R² compté qui est l'analogue de R² dans la régression linéaire est de 70%, ce qui signifie que les déterminants retenus explique l'utilisation de la MII à 70%. Le Test de vraisemblance (Test de Hosmer Lemeshow) confirme l'adéquation des probabilités calculées aux probabilités théoriques de l'événement UTIL = 1. Dans notre travail tel que donné par EVIEWS, la valeur de la statistique HL est de 1,9056 avec une probabilité de chi carré à 8 degré de liberté, de 0,9838 qui est trop proche de 1 ; ainsi l'écart est moindre entre les valeurs théoriques et calculées ; ce qui veut dire que la vraisemblance est grande (p =0,0162).Nous sommes ainsi garanti de la bonté du modèle avec un seuil = 0,05.

La régression logistique nous donne aussi le OR de variable explicative binaire :

OR= e^b b est le coefficient de la variable explicative binaire

IC à 95 % de OR = e ^{(b#177;1,96 ES)}

DETERMINANTS OR INTERVALLE à 95%

ALTER 0,29 0,17 ; 0,5

CONMII 8,9 1,96 ; 40,4

L'enfant vivant dans un ménage où le chef de ménage connaît les avantages de la MII a 9 fois plus de chance d'utiliser la MII ;et celui vivant dans un ménage qui utilise principalement autres alternatives à la MII a 3,4 fois plus de chance de ne pas utiliser la MII

4. DISCUSSION

4.1. Caractéristiques socio-demographiques et économiques des ménages enquêtés

L'analyse de nos données révèle que les résultats de notre étude ne s'écartent pas significativement des études antérieures. Nous avons ainsi noté que par rapport au sexe du chef de ménage la majorité des chefs de ménage est constituée des hommes soit 85% de la population et le reste des ménages, soit 15% [0,11 ; 0,19] sont dirigés par des femmes. Cette proportion des femmes est identique à celle trouvée en 2001 par MICS 2 ¹ et Lelo et Tshimanga² en 2004 qui donnent, respectivement 14% à Kinshasa et 17% de femmes chefs de ménage dans les communes de Lingwala et Ngaliema. Par contre EDS-RDC donne une proportion différente de la notre soit 22,1 % dans le milieu urbain⁴ ; cette différence serait probablement due au fait que EDS a présenté ses résultats en bloc pour tous les milieux urbains sans spécifier pour chaque ville. Concernant l'âge moyen du chefs des ménages notre étude donne une moyenne de 41,48 ans [40,4 ; 42,6], cet age moyen est différent de 48,4ans trouvé par Gustave Kabutakapua à Matété¹⁹; le chef de manage de notre étude provenant seulement des ménages disposant les enfants de moins de cinq ans. Le niveau d'étude des chefs de ménages classifié en cinq groupes donne pour le groupe « universitaire » 55%, cette proportion est différente de celle trouvée par Louise Batumbula qui a trouvé 28% dans son étude²⁰, la différence du milieu d'étude explique cette différence, la sienne s'étant déroulée dans les communes de Limete et Kimbanseke. La taille moyenne de ménages enquêtés est de 6,53 [6,17 - 6,89], Ce qui corrobore avec les résultats publiés par MICS 2 soit 6,7. Par contre les résultats récemment publiés par EDS-RDC donne une moyenne de 5,9 par ménage dans le milieu urbain ; le fait que les résultats de l'EDS ne soient pas publiés avec les détails par villes et Zones de Santé peut donner cette impression ; en outre la présente étude donne un pourcentage de 41,6%36 ; 47 de ménage avec une taille de 7 personnes et plus corroborant avec le résultat présenté par MICS 2 et EDS 2007 respectivement 45,8% à Kinshasa et 37% dans le milieu urbain.

Concernant les caractéristiques économiques ; Les dépenses moyennes par ménage et par jour pour la restauration est de 3.779,58 FC soit 6,87$ avec un IC à 3.528 ; 4.032 en FC , 50% de ménage de la ZS de Lemba dépensent pour la restauration moins de 3.000 FC soit 5,45$ ; le revenu moyen mensuel de ménage est de 106.920 FC soit 194,4$ avec un intervalle de confiance à 95% de 87.577 ; 126.263 ramené journalièrement à 6,48$ ; nous constatons que les dépenses de la restauration prennent 84% du revenu de ménage . Nous n'avons pas trouvé dans la littérature consultée, des données en rapport avec le revenu mensuel, néanmoins les analyses économétriques réalisées suggèrent que le revenu déclaré par le ménage est sous estimé. D'autre part 48% [43 ; 54] de la population de la ZS de Lemba dépensent moins d'un dollar US par jour pour la restauration cette moyenne de dépenses journalières et ce pourcentage sont différents de ce que Lelo et Tshimanga ont trouvé en 2004 à Lingwala et Ngaliema, respectivement 0,58$ par personne et par jour et 84% de la population enquêtée dépensaient moins de 1$ en 2004, la République Démocratique du Congo venait fraîchement de sortir d'une longue guerre.

4.2. Le taux d'utilisation des MII chez les enfants de moins de cinq ans

Dans notre étude, le pourcentage d'enfants de moins de 5 ans ayant fait la fièvre dans les 2 semaines qui ont précédé l'enquête est de 29,4% [24,4 ; 34,4] ceci corrobore avec le pourcentage trouvé par EDS-RDC 2007 qui est de 28,2% et par MICS 2 qui a donné 31,9% .Ces deux proportions se trouvent dans notre intervalle de confiance ; il en est de même de l'enquête réalisée par le Professeur Tshefu et coll. qui a donné 32% à Lingwala en 2006⁹

La proportion d'enfants de moins de 5 ans ayant passé la nuit sous MII la veille de l'enquête est de 43,1% [37,7 ; 48,5].Cette proportion n'est pas différente de 46%, trouvée par Tshefu et coll. à Lingwala en 2006 ,quoique Lingwala soit une zone de santé appuyée par le Fonds mondial, appui dont Lemba ne bénéficie pas, mais étant donné la caractéristique de l'utilisation de service de santé dans les zones urbaines ,les populations de la ZS de Lemba peuvent bénéficier indirectement des intrants de ZS appuyées .Par contre EDS -RDC 2007 donne une proportion différente de la notre soit 20,2% pour la Moustiquaire qui a été imprégnée et 12,6( pour la MII ) ; MICS 2 avait donné en 2001 , 4,5 %. Ces écarts peuvent être dû à l'évolution de comportement de ménage dans le temps vis-à-vis de l'utilisation de la Moustiquaire, montrant ainsi la bonne tendance de la population à adopter un comportement adéquat ; mais aussi du fait que les données présentées par ces deux enquêtes ne donnent pas les résultats détaillés par Zone de santé .Toute fois ce taux d'utilisation est encore bas et ne permet pas d'assurer une protection collective efficace,ceci est confirmé par la prévalence de la fièvre dans cette tranche d'age qui est restée maintenue au taux constant de 2001 à 2008 comme indiqué dans les trois enquêtes.

4.3. Connaissances, attitudes et pratiques en rapport avec le paludisme

Notre étude montre que 98,1% [96,5 ; 99,5] des chefs de ménages /mères connaissent le paludisme comme maladie, proportion trouvée aussi dans une étude menée dans la ZS de Kananga par Sam MBUYAMBA en 2005 soit 97,5 %²¹; mais TALANI. P et coll à Brazzaville en 2001 ont trouvé une proportion supérieure à la notre soit 93,8 %²² le milieu d'étude étant différent ; aussi La proportion de chef de ménage/ mère qui citent la piqûre des moustiques comme mode principal de transmission du paludisme est de 93,2 [90 ; 96] ; cette même proportion est avancée par Sam MBUYAMBA en 2005 à Kananga, mais paradoxalement une étude semblable réalisée par PSI au Kasai occidental donne une proportion différente, soit 70% ²³, probablement du fait que l'enquête de PSI s'était déroulée dans l'ensemble de la province du Kasai occidental.

Dans le ménage enquêté, 87,7% confirment avoir remarqué la présence des moustiques dans leur parcelle, ce pourcentage est différent de celui trouvé par Sam à Kananga, la très forte proximité et l'insalubrité à Kinshasa peut expliquer cette différence.

En ce qui concerne le comportement de ménage, 42,8% [37,4 ; 48,2] de femmes affirment utiliser la MII peneant leur grossesse, proportion qui n'est pas différente de celle vrouvée par Sam à Kananga, par contre EDS-RDC donne une proportion différente de celle que nous avons trouvée soit 10,1% pour la MII et 15,7% pour la Moustiquaire qui a été imprégnée d'insecticide, le temps écoulé entre ces deux enquêtes peut expliquer cette différence mais aussi EDS n'a pas éclaté ses résultats par zone de santé.

Concernant le motif de non utilisation, La sensation de la chaleur /étouffement (23,4 %), la non disponibilité de la MII dans la maison (25,1%), le problèmg financier (17,7%) constituent les raisons principales de la non utilisation de(la MII par le ménage les mêmes raisons ont été évoquées à Kananga`et dans l'enquête réalisée par"le PNLP mais à des proportion diffàrente⁷y26, malgré ceci 91,1% [90 ;! 92] des chef de méoages /mères affirment avoir déjà entendu au0moins une fois parler des avantages de la MII alors qu'une enquête menée par PSI dans trois provinses (Nord et sud Kivu et le Kasaï occidental) donne une proportion de 61% ,une fois de plus la différence de milieu explique cette disgordance ,]langnp1036v7926 Kknshasa étant largement couvert de média par rapport aux trois provinces .

En rapport avec le motif principal de l'utilisation de la MII, 64,2% déclarent utiliser la MII pour diminuer la nuisance due aux moustiques et $donc l'on constate que la réduction de l'inconfort est le résultat le plus fréquemment, le plus immédiat et0le mieux per_u de l'utmlisation de la MII ; Ceci se urouve renfrcée par les conclusions de Aikins et call. du fait que l'utilisation des moustiquaires soit associée à une densité élevée de moustiques en Afrique de l'Ouest^q3. Dans la ZS de Lemba, 53,5% [48 ; 59] de ménage disposent_ d'au moins une MIIs;26 , le même pourcentage est donné par le rapport de l'enquête menée par le Prof. Tshefu et coll. à Lingwala ,soit 57,1% . Par contre EDS -RDC donne une proportion inférieure à la notre soit 15,9 % pour la MII et 25,7 % pour les Moustiquaires qui ont été imprégnée ; le nombre de MII est de loin insuffisant par rapport à la taille de ménage, la moyenne de MII par ménage est de 0,79 [0,84 ; 1,1] alors que la moyenne de nombre d'enfant de moins de cinq ans par ménage est de 1,68 [1,597 ; 1,763]. Le Prix moyen d'une MII est de 2.940,86 FC [2711 ; 3169] soit 5,38 $ [4,93 ; 5,76] et 50% ont dépensé moins de 2.500FC soit 4,54$ par MII parmi ceux qui ont acheté, ce prix moyen est inférieur à celui trouvé par Soeters en 2003 à Goma qui a trouvé plus de 6 $²⁴; et 63,7% [54,8 ; 72,6] des chefs de ménages ayant acheté la MII pensent que ce prix est abordable ; proportion différente de celle trouvée par PSI dans les trois provinces soit 26,3%  ;le niveau de vie de la population de la capitale étant relativement supérieur des autres provinces³ , dans tous les cas, ce prix est supérieur au prix subventionné attendu , le comportement malhonnête de certains personnels de santé peut être l'une de raisons à la base de cette situation.

Au sujet de la connaissance de point de vente de la MII, 25,4% des chefs de ménages savent localiser un point de vente dans leur entourage immédiat ; proportion inférieure à celle trouvée par PSI dans les trois provinces précitées qui donne 49% ;

Enfin concernant les moyens utilisée par les ménages pour lutter contre la piqûre de moustique ,35% de ménage utilisent principalement d'autres moyens pour lutter contre la piqûre de moustique, 26% n'utilisent rien à Kananga en 2005 Sam MBUYAMBA donne respectivement 25 % et 41% .

4.4. DETERMINANTS DE L'UTILISATION DE MII

Après avoir modélisé la fonction utilisation de la MII pour identifier ses déterminants, considérant les interactions des uns sur les autres. La régression logistique nous a donné les résultats suivants que nous présentons ci-dessous ; 

Des huit déterminants analysés, quatre sont significatifs et les autres ne le sont pas ;

Parmi les déterminants non validés, nous avons le montant de dépense des ménages qui n'est pas retenu dans ce modèle car son seuil de signification est élevée, dans l'avant dernière itération en annexe 3 (p= 0,0715), ceci signifie que la probabilité d'utiliser la MII augmente avec le niveau de vie du ménage en d'autres termes avec le niveau de dépense du ménage. Mais notre seuil proposé étant de 0,05 ,nous n'avons pas retenu ce déterminant .Le deuxième déterminant non retenu est la connaissance de la maladie,son P- value très moins significatif,c'est ainsi que nous disons le fait de connaître le mode de transmission du paludisme n'affecte pas la probabilité d'utiliser la moustiquaire imprégnée d'insecticide , le test chi carré a donné aussi la même conclusion et l'intervalle de confiance de «Odds ratio » le confirme car 1 se trouve dans cet intervalle ; le troisième déterminant rejeté par le modèle est l'âge du chef de ménage ,le modèle ne l'a pas retenu comme un déterminant ;et enfin le quatrième déterminant rejeté est la connaissance d'un point de vente de la MII.

Quand aux déterminants retenus ; La taille élevée dans un ménage réduit la probabilité d'utiliser la MII ( p =0,0032 ); ce constat est aussi fait en Tanzanie, par exemple, le nombre de moustiquaires requis par ménage a été l'un des principaux obstacles pratiques parce que les habitants refusaient d'acheter une seule moustiquaire et de laisser les autres membres du ménage sans protection. Le nombre de moustiquaires qu'il faudrait se procurer dépendait non seulement de la taille de la famille et des habitudes de coucher mais aussi de la nécessité de tenir compte des mouvements de population. Les voyageurs doivent ou bien se déplacer avec leur propre moustiquaire, réduisant ainsi le nombre de moustiquaires chez eux, ou bien courir le risque de ne pas être protégés lorsqu'ils sont loin de chez eux. Par conséquent, les ménages avaient besoin de moustiquaires supplémentaires pour ceux qui se déplacaient et pour les visiteurs¹⁴.Les alternatives à la MII constituent également un obstacle à l'utilisation de la MII (p=0,00000), le Odds ratio donné par la régression logistique étant de 0,290,17 ; 0,5 , le ménage utilisant principalement d'autres alternatives, a 3 fois plus de chance de ne pas utiliser la MII; or les dépenses de ces alternatives peuvent globalement dépasser celles qu'on peut engager dans l'alternative de l'utilisation de la MII ;en examinant ce que les habitants peuvent se payer, il ne faut pas supposer que l'argent qu'ils dépensent actuellement pour prévenir et traiter le paludisme peut être affecté à l'achat ou à l'imprégnation d'une MII, parce que rien ne dit que les MII remplaceront les autres moyens tels que les bombes insecticides ou les spirales. Aikins et coll. ont signalé que les utilisateurs de moustiquaires dépensent moins sur les spirales que les non utilisateurs (0,90 $ par mois comparativement à 1,20 $)²⁵.

La connaissance de la MII favorise l'utilisation de la MII dans le ménage (p= 0,0046). La régression logistique nous a permis d'estimer le Odds ratio à 8,9 [1,96 ; 40,4] lorsqu'un chef de ménage connaît les avantages de la MII, son enfant a 9 fois plus de chance d'utiliser la MII que celui qui ne les connaît pas;

Le dernier facteur retenu est le niveau d'instruction du chef de ménage, qui, s'il est élevé, augmente la probabilité d'utiliser la MII ; p=0,001.

Notre étude étant transversale, avec une visée analytique, présente quelques faiblesses que nous pensons relever à ce stade du travail. En effet les facteurs et l'utilisation de la MII sont mesurés au même moment, ainsi la, séquence temporelle entre la variable dépendante qui est l'utilisation de la MII et les facteurs étudiés est difficile à établir, du moins elle nous a permis de préparer une étude plus poussée dans l'avenir, aussi le Odds ratio ici présenté, est le rapport des cotes de prévalence, n'est pas d'interprétation aisée d'une part. D'autre part la collecte de certaines informations n'a pas été aisée avec notre méthodologie, le cas de dépense de ménage et leur revenu ; c'est ainsi que les données présentées dans la présente étude ne sont que des approximations ; nous nous sommes contentés de déclarations de ménage pour collecter ces données ,nous n'avons pas réussi par exemple à s'assurer réellement si le ménage qui déclare disposer d'une MII en a effectivement .Bon nombre de ménage n'ont pas permis à nos enquêteurs d'observer si réellement la moustiquaire est fixée au dessus du lit ainsi nous nous sommes contentés de déclarations de nos ménages vu le principe de la confidentialité que nous nous sommes donnés à respecter .

5. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

Notre étude s'est assignée l'objectif d'identifier les déterminants de l'utilisation de MII chez les enfants de moins de cinq ans. Ainsi après nos investigations ; les résultats ci-après ont été enregistrés :

Concernant l'analyse du niveau socio-économique et démographique des enquêtés, quinze pourcent de chefs de ménage sont de sexe féminin, l'âge moyen du chef de ménage est de 41,48ans et 55% d'entre eux ont une formation universitaire. Le ménage de la ZS a en moyenne 6, 56 personnes ; et 41,6% de ménage ont une taille de 7 personnes et plus. Le revenu moyen mensuel de ce ménage est de 106.920 FC, soit 194,4$ US. Alors que les dépenses moyennes par ménage et par jour pour la restauration est de 3.779,58 FC , soit 6,87$ ; 48% de la population de la ZS de Lemba dépensent moins d'un dollar US par jour pour la restauration.

Concernant l'utilisation de la MII, 43,1% des enfants de moins de 5 ans ont passé la nuit sous une MII la veille de l'enquête.

S'agissant de la connaissance, de l'attitude et de pratique des ménages, nous arrivons à la conclusion que 98,1% des chefs de ménages /mères connaissent le paludisme comme maladie, et que la proportion de chefs de ménage/ mère qui citent la piqûre des moustiques comme mode principal de transmission du paludisme est de 93,2% ; 87,7% confirment avoir remarqué la présence des moustiques dans leur parcelle, 42,8%femmes affirment avoir utilisé la MII pendant leur grossesse. La sensation de la chaleur /étouffement (23,4 %), la non disponibilité de la MII dans la maison (25,1%), le problème financier (17,7%) constituent les raisons principales de la non utilisation de la MII par le ménage ; en revanche la diminution de la nuisance due aux moustiques constitue à 64,2% le motif principal de l'utilisation de la MII ; 53,5% de ménage dispose d'au moins une MII ; la moyenne de MII par ménage est de 0,79 alors que la moyenne de nombre d'enfant de moins de cinq ans par ménage est de 1,68. Au sujet de la connaissance des points de vente de la MII, 25,4% des chefs de ménages savent localiser un point de vente dans leur entourage immédiat ; le prix moyen de la MII pour cette étude est de 2.940,86 FC, soit 5,38$ ; et 63,7% des chefs de ménages ayant acheté la MII pensent que ce prix est abordable. Enfin concernant les moyens utilisés par les ménages pour lutter contre la piqûre de moustique ,35% de ménage utilise principalement d'autres alternatives à la MII pour lutter contre la piqûre des moustiques, 26% n'utilisent rien.

Quant aux déterminants, des huit déterminants analysés, quatre sont significatifs et les autres ne le sont pas .Parmi les déterminants non validés , nous avons le montant de dépenses de ménage ; la connaissance de la maladie, l'âge du chef de ménage et la connaissance d'un point de vente de la MII.

Les déterminants retenus sont la taille élevée dans un ménage qui réduit la probabilité d'utiliser la MII ( p =0,0032 ); les alternatives à la MII constituent également un obstacle à l'utilisation de la MII (p=0,00000 ); la connaissance des avantages de la MII favorise son utilisation dans le ménage( p= 0,0046 )et le niveau d' étude du chef de ménage, qui, s'il est élevé ,augmente la probabilité d'utiliser la MII ( p=0,001).

Ainsi pour améliorer l'utilisation de la MII, nous recommandons au Gouvernement de la RDC à travers le Ministère de la Santé ce qui suit:

A court terme

§ Interdire l'importation ou la vente des moustiquaires non imprégnées sur le marché congolais et interdire la vente de ces dernières par les vendeurs ambulants ;

§ Supprimer ou réduire les droits de douane et les taxes sur les moustiquaires imprégnées d'insecticide, sur les matériaux utilisés pour leur fabrication et sur les insecticides afin de les rendre moins cher et d'encourager leur utilisation

A moyen terme

§ Améliorer la couverture en MII dans les ménages, en augmentant le nombre de MII par ménage, surtout ceux ayant des cibles ;

§ Implanter des centres de re imprégnation qui soient plus proches de ménages ;

§ Rendre obligatoire l'utilisation de la MII spécialement pour les enfants de moins de cinq ans et les femmes enceintes au même titre que la vaccination ;

§ Créer ou spécialiser une division nationale Moustiquaire au sein du PNLP qui aura comme taches spécifiques :

Ø Les aspects pratiques sur l'achat des MII

Ø L'utilisation correcte par les groupes cibles

Ø La Reimprégnation

§ Instaurer le système de visite à domicile par le Relais Communautaire pour s'assurer du bon usage de la MII

§ Initier une campagne médiatique contre le paludisme au cours de la quelle la promotion de la moustiquaire imprégnée constituera un des éléments stratégiques ; et étendre sa vulgarisation progressivement dans tous les quartiers de Kinshasa par une action concertée entre les différents organes de média existants et les agents chargés de la mobilisation à tous les niveaux

§ Insérer l'aspect de l'utilisation de la MII dans l'enseignement du cours d'hygiène ; enseignement au cours duquel des devoirs à domicile pousseront les enfants à échanger sur l'usage de la MII avec leur parent en partenariat avec le ministère de l'enseignement primaire et secondaire.

A long terme

§ Implanter une usine de fabrication de la MII en République Démocratique du Congo ;

Spécifiquement au PNLP

Coordonner les stratégies de marketing social en faveur de l'usage de la MII en appliquant les stratégies de marketing social ci après :

PRODUIT	Ø      Rendre disponible les MIILD
	Ø      Installer des centres de reimpregnation
PLACE	Ø      Rendre accessible (physique, temporelle et information)la MII au niveau de :
	·         Centre de santé
	·         Ecole
	·         Eglise
	·         Pharmacie
PRIX	Ø      Proscrire la gratuité sauf pour une distribution de masse
	Ø      Assurer un prix très accessible
PROMOTION	Ø      Faire passer les messages sur les avantages de la MII qui sont notamment:
	·      la Protection contre la malaria,
	·       la  Protection contre la nuisance ;
	Ø      Recenser les messages renforçateurs (positifs) et inhibuteurs
	(négatifs) au niveau de village ou Rue ;
	·         Pour ce faire, les canaux ci après peuvent être utilisés :
	1.      Utiliser les media (spot,...) ; affiches ;
	2.     Recourir aux Brasseries pour faire passer le message (au niveau de leurs emballages) ;
	3.      Les compagnies de télécommunication ( vodacom, zain ,tigo, cct,... (au travers les cartes de crédits) ;
	4.      Les stars
	5. Le groupe théâtral
PUBLIC	§         Décideurs ;
	§         Les parents ;
	§         Les élèves ;
	§         Les chefs d'églises
POLITIQUE	Plaidoyer pour rendre obligatoire l'usage de la MII particulièrement obligatoire pour les enfants ;
	«Dormir sous une MII est un droit pour nos enfants»
PORTE FEUILLE	Ø      Rechercher des fonds propres ;
	Ø      Plaidoyer au près de bailleurs
PARTENAIRE	Ø      Chercher une synergie entre les organisations (bailleurs et ONG et population) :
	-         Unicef
	-         OMS
	-         UNFPA
	-         PSI
	- PNUD - Comité de santé ou moustiquaire,...
	Ø      Renforcer la confiance avec le partenaire ;
	Ø      Organiser les modules d'éducation sanitaire avec les écoles, églises, comité moustiquaire,

A l'Ecole de santé

Envisager des études sur :

Ø L'efficacité de l'utilisation de la MII vis-à-vis de la prévention du paludisme ;

Ø L'analyse coût- efficacité entre l'utilisation de la MII et les autres alternatives ;

Ø Les études plus élaborées pour déterminer la force d'association des différents déterminants et l'utilisation de la MII ;

Ø Déterminer la disponibilité à payer la MII par les ménages

REFERENCE BIBLIOGRAPHIQUE

1. UNICEF. Enquête nationale sur la situation des enfants et des femmes, MICS 2.Kinshasa, juillet : UNICEF ; 2002,123-132

2. Lelo.F.N et Tshimanga.C.M.  Pauvreté urbaine à Kinshasa. cordaid. La Haye,juin 2004

3. Document de stratégie de la croissance et la réduction de la pauvreté (République Démocratique du Congo)

4. Enquête démographiques et de santé République Démocratique du Congo 2007.kinshasa, 2008

5. http://rbm.who.int/docs/rbm_brochure.pdf(page consultée le 15 juin 2008).

6. http://www.rollbackmalaria.org(page consultée le 15 juin 2008).

7. Rapport Programme national de lutte contre le paludisme, 2000

8. WHO & UNICEF, World Malaria Report 2005

9. TSHEFU A. K. et coll. Rapport de l'enquête sur l'évaluation des indicateurs de base « FRP »Kinshasa .avril 2006

10. Données économiques : «estimation du coût économique du paludisme au Cameroun (2002 -2006)» http://www.afro.who.int/omscam/paldecon.html (page consultée le 15 juin 2008).

11. AHOLOUKPE A., « Etude des représentations socioculturelles liées à la moustiquaire imprégnée en milieu rural au Bénin : cas de l'arrondissement de Ouèdo à Abomey-Calavi»mémoire online, université d'Abomey-Calavi

12. KASHALA TUMBA DIONG, « organisation des structures et régulations des systèmes de santé», module du programme DES en Econome de la santé, UNIKIN, ESP, 2007-2008.

13. Aikins, M.K., Pickering, H. et Greenwood, B.M., 1994, «Attitudes to malaria, traditional practices and bednets (mosquito nets) as vector control measures: a comparative study in five West African countries», Journal of Tropical Medicine and Hygiene, vol. 97, p. 81-86.

14.Minjas, J.N. et Shiff, C.J., 1995, «Implementation of a community-based system for the sale, distribution and insecticide impregnation of mosquito nets in Bagamoyo District, Tanzania», Health Policy and Planning, vol. 10, n^o 1, p. 50-59.

15. Chitsulo, L., Ettling, M., Macheso, A., Steketee, R., Schultz, L. et Ziwa, C., 1992, Malaria in Malawi: knowledge, attitudes and practices, USAID Contract No. DPE-DPE-5948-Q-9030-00 to Medical Service Corporation International, Arlington (VA, É.-U.), Vector Biology Control Report No. 82240, 45 p

16. Rashed, S., Johnson, H., Dongier, P., Gbaguidi, C.C., Laleye, S., Tchobo, S., Gyorkos, T.W., Maclean, J.D. et Moreau, R., 1997, «Sustaining malaria prevention in Benin: local production of bednets», Health Policy and Planning, vol. 12, p. 67-76.

17. Carme, B., Koulengana, P., Nzambi, A. et Guillodubodan, H., 1992, «Current practices for the prevention and treatment of malaria in children and in pregnant women in the Brazzaville region (Congo)», Annals of Tropical Medicine and Parasitology, vol. 86, n^o 4, p. 319-322.

18. Rapport annuel 2007 de la ZS de Lemba)

19. KABUTAKAPUA (ILUNGA Gustave), «Analyse des facteurs influençant l'utilisation des services de santé dans la ville de Kinshasa : cas des ménages de la zone de santé de Matete. », Mémoire de spécialisation, Economie de la Santé, Kinshasa, .ESP, UNIKIN, 2008.

20. BATUMBULA (KANGALI LOUISE), «Etude des déterminants de l'accessibilité et du recours aux soins de santé du niveau tertiaire par la population de Kinshasa : cas de service de pédiatrie des cliniques universitaires de kinshasa. », Mémoire de spécialisation, Economie de la Santé, Kinshasa, .ESP, UNIKIN, 2008

21. MBUYAMBA (Bakatuseka Sam), «Analyse de l'utilisation de la moustiquaire imprégnée d'insecticide dans la prévention du paludisme chez les enfants de 0 à 5 ans et la femme enceinte : cas de la zone de santé de Kananga.», Mémoire de spécialisation, Economie de la Santé, Kinshasa, .ESP, UNIKIN, 2006.

22. TALANI. P et coll.; «Lutte contre le paludisme maladie par la moustiquaire imprégnée d'insecticide a Brazzaville» 

23. Population Services International. Enquête TRAC sur l'Utilisation de la Moustiquaire Imprégnée d'Insecticide par les Enfants de moins de 5 ans dans les Provinces du Kasaï Occidental, Nord Kivu et Sud Kivu, DRC Juillet 2007

24. Soeters, R (2003) Etude socio- économique d'accessibilité aux soins, ASRAMES, Goma

25. Aikins, M.K., Pickering, H.A., Alonso, P.L., d'Alessandro U., Lindsay, S.W., Todd, J. et Greenwood, B.M., 1993, «A malaria control trial using insecticide-treated bednets and targeted chemoprophylaxis in a rural area of The Gambia, West Africa. 4. Perceptions of the causes of malaria and of its treatment and prevention in the study area», Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene, vol. 87 (suppl. 2), p. 25-30

Annexes

1 : Questionnaire d'enquête

REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO

UNIVERSITE DE KINSHASA

ECOLE DE SANTE PUBLIQUE

PROGRAMME « ECONOMIE DE LA SANTE»

DETERMINANTS DE L'UTILISATION DE MOUSTIQUAIRE IMPREGNEE D'INSECTICIDE CHEZ LES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS DANS LA ZONE DE SANTE DE LEMBA

Numéro de la fiche : /__//__//__/

Code

01 : ville Province : de Kinshasa

02 : Zone de Santé : de Lemba

03 : Aire de santé / Quartier : ........................................................... [ ]

04 : Rue : ....................................N°........................ [ ]

05 : Nombre de ménage dans l'unité d'habitation : ..................... [ ]

06 : Numéro d'ordre du ménage dans l'unité d'habitation............. [ ]

07 : date de l'interview : (jour/mois/année)...............................

08 : Résultats de l'interview : 1. Rempli 2. refus 3. Absent de la maison 4. Partiellement rempli 5. Pas de répondant éligible

09 : Langue de l'interview : 1. Français 2. Lingala

10. Equipe de travail :

Membres	Noms	Date	Signature	Code/ membre
Enquêteur
Contrôleur
Superviseur
Codificateur
Agent de saisie

Heure de début : ....................................

Module I : Caractéristiques socio démographiques

N°	Variable	Modalité	code
Q101	Nom et post-nom	................................. ....
Q102	Quelle est la date de naissance du chef de ménage	/ /
Q103	Le sexe du chef de ménage	1= Masculin 2= Féminin	/__/
Q104	Quel est le niveau d'étude le plus élevé que vous avez atteint (du chef de ménage) ?	0= Sans niveau 1= Primaire 2= Secondaire incomplet 3=Diplôme d'état 4= Université/Supérieur 5=Technique/Professionnel	/__/
Q105	Quel est votre état civil (du chef de ménage) ?	1= Célibataire sans enfant 2= Célibataire avec enfant 3= Marié(e)/union libre 4= Divorcé(e)/séparé(e) 5= Veuf (ve)	/__/
Q106	Combien d'enfants avez-vous ?	Nombre ..................	/__/
Q107	Nombre d'enfants de moins de 5 ans dans le ménage		/__/

Module II : Caractéristiques socio économiques

N°	VARIABLES	MODALITE	CODE
Q201	Quelle est votre profession (du chef de ménage) ?	1= Sans emploi 2= salarié de l'Etat 3= salarié chez les privés 4=Débrouillard 5=Etudiant/élève 6= Autre (à préciser) ........................	/__/
Q202	Etes vous salarié (le chef de ménage) ?	1=OUI 2=NON	/__/
Q203	Si oui, combien gagnez vous par mois ? (en FC)	MONTANT/__/__/__/__/__//__/	__/__/__/__/__//__/
Q204	Exercez vous (le chef de ménage)  une autre activité pour compléter votre revenu ?	1= OUI 2= NON	/__/
Q205	Si oui, Combien cela vous rapporte-t-il ? (en FC) 1. par jour 2. par mois	MONTANT/__/__/__/__/__//__/ MONTANT/__/__/__/__/__//__/	/__/__/__/__/__//__/
Q206	Si non, que faites vous pour nouer les deux bouts du mois ?	................................... ..................................
Q207	Pour le chef de ménage non salarié : (en FC) 1. Combien gagnez vous par jour ? 2. Combien gagnez vous par mois ?	MONTANT /__/__/__/__/__//__/ MONTANT /__/__/__/__/__//__/	/__/__/__/__/__/
Q208	Ce revenu vous permet il de nouer les deux bouts du mois ?	1= OUI 2= NON	/__/
Q209	Si non, que faites vous pour nouer les deux bouts du mois ?	................................... ..................................
Q210	Nombre de personnes à charge et vivant dans ce ménage		/__//__/
Q211	Combien avez-vous dépensé pour la nourriture la journée du hier ?	.................................	/__/__/__/__/__/

Les modules 1 et 2 s'adressent au chef du ménage 

MODULES III Informations sur les enfants de moins de 5 ans :

N° de la ligne de l'enfant	prénom enfant	Age (en mois)	Sexe de l'enfant	Age de la mère / gardienne (en années)	Lien de la gardienne avec l'enfant : 1= mère ; 2=soeur ; 3= grand-mère ; 4= tante ; 5=sans lien de parenté ; 6= autre (précisez)..............
Q300	Total des enfants de moins de 5 ans dans le ménage

Enquêteur, parmi tous ces enfants, sélectionnez de manière aléatoire l'un d'entre eux encerclez le numéro de l'enfant sélectionné). Les questions suivantes concernent la mère/gardienne de cet enfant.

Enquêteur, si l'enfant sélectionné a tout au plus 24 mois ( = 24 mois) , poser les questions 303 à 305 et les réponses de la mère est plus que souhaitée

Q301	Quel est l'age de l'enfant retenu ? (c'est l'enquêteur qui choisit) (en mois)	............	/__/__/
Q302	Quel est le sexe de l'enfant retenu ?	0=féminin 1=masculin	/__/
Q303	quels sont les moyens que tu as utilisés pour protéger ton bébé contre le paludisme ?	1= rien 2=salongo (assainissement) 3=MII 4= serpentin (KISI YA BA NGUNGI) 5= insecticides (bombe) 6= salongo et MII 7=Moustiquaire simple 8=autres à préciser	/__/
Q304	Dormiez vous sous MII pendant cette grossesse	1.Oui 2. Non	/__/
Q305	Si non pourquoi?	1. Ne connaît pas la MII 2. Connaît la MII mais n'en dispose pas 3. Manque d'argent pour acheter la MII 4. j'ai l'argent mais ne sait pas où on vend la MII 5. Pas de moustiques à la maison 6. Il fait chaud dans une moustiquaire  / elle étouffe 7. elle coûte cher 8. autre (précisez ..................	/__/

MODULES IV CONNAISSANCES, ATTITUDES et PRATIQUES EN RAPPORT AVEC LE PALUDISME

Q401  Avez-vous déjà entendu parler de la malaria ?	1. Oui 2. Non	/__/
Q402  Avez-vous déjà souffert de la fièvre ces 2 dernières semaines ?	1. Oui 2. Non	/__/
Q403  Comment attrape -t-on la malaria ? (Enquêteur ne suggérer pas les réponses. Plusieurs réponses sont possibles) Encerclez les items (numéros de réponses) cités	1. Piqûre des moustiques 2. Transfusion sanguine 3. Transmission de la mère à l'enfant 4. Eau de boisson 5. Piqûre autres insectes 6. Ne sait pas 7. Sorcellerie 8. Autres....................................	/__/
Q405 Avez-vous noté la présence des moustiques dans votre parcelle/maison ces 4 dernières semaines ? Encerclez les items (numéros de réponses) cités	1. Oui, beaucoup 2. Oui, mais pas beaucoup 3. Non	/__/
Q406 D'après vous d'où proviennent les moustiques ? Encerclez les items (numéros de réponses) cités	1. De l'eau stagnante/flaque d'eau 2. Des immondices/déchets 3. Présence de la saleté 4. Fosse septique 5. Eau de boisson 6. autre (précisez) ........................ ..............................................	/__/
Q407 Quel moyen utilisez-vous principalement, dans votre maison pour vous protéger contre les moustiques,	1. Rien 2. Usage de l'insecticide 3. pommade anti moustique 4. Usage de bâton fumigène (serpentin,spirale) 5. Fumigation à l'aide des essences végétales 6. Utilisation de la moustiquaire simple 7. Utilisation de la moustiquaire imprégnée d'insecticide 8. autre (préciser)............................	/__/
Q409 Avez-vous déjà entendu parlé de la moustiquaire imprégnée d'insecticide et de ses avantages ?	1. Oui 2. Non	/__/
Q410 Comment avez-vous obtenu cette information ? (Ne suggérez pas de réponses ; plusieurs réponses sont possibles, Sondez l'enquêté) Encerclez les items (numéros de réponses) cités	1. Radio 2.TV 3. Journal 4.A l'église 5. Ecole 6.Centre de santé 7. Au travail 8.Par un membre de famille 9. Par les amis 10.Affiches 11. Par le canal du relais communautaire 12.Par mon époux / épouse 13.Autre (préciser) ...................	/__/
Q411 Avez-vous des moustiquaires dans votre ménage ? Si non, passez à la question 4.15	1. Oui 2. Non	/__/
Q412 Si oui, combien ?	..........................(nombre)	/__/
Q413 Combien sont imprégnées ?	1........................... (nombre) 2. je ne sais pas	/__/
Q414 Si pas de MII, pourquoi ?	1. Ne connaît pas la MII 2. Connaît la MII mais n'en dispose pas 3. Manque d'argent pour acheter la MII 4. j'ai l'argent mais ne sait pas où on vend la MII 5. Pas de moustiques à la maison 6. Il fait chaud dans une moustiquaire/ elle étouffe 7. autre (précisez	/__/
Q415 D'après vous à partir de quand vous penser faire dormir votre enfant de moins de 5ans sous MII ? (Proposer les réponses)	1= c'est une priorité pour nous et dort déjà sous MII 2=c'est une urgence, mais il ne dort pas encore sous MII 3=quand j'aurai les moyens 4=c'est ne pas important 5= autre à préciser	/__/

MODULES 5 : Renseignements sur la moustiquaire

Q501 Renseignements sur la moustiquaire imprégnée d'insecticide		Numéro de la moustiquaire
		1ere MII	2e MII	3e MII	4e MII		5e MII
Q502.1 La moustiquaire est-elle effectivement suspendue au-dessus d'un lit/une natte? 1.Oui 2.Non
Q503. Comment l'avez-vous obtenue? (Suggérez les assertions) 1. Gratuitement (don, distribution gratuite) 2. Achat
Q504 Où l'avez-vous obtenue? Ne pas suggérez la réponse 1. Au centre de santé 2.lors de la CPN 3. lors de la CPS 4.A la pharmacie du BCZS 5. A une pharmacie privée 6.Au marché 7. Auprès d'un marchant ambulant 8.au magasin/boutique 9.auprès d'un relais communautaire 10.autre (préciser) ......................
Q505 Depuis quelle date (mois et année) avez-vous obtenue la dernière MII ?
Q506. Pourquoi utilisez-vous la moustiquaire imprégnée ? (Plusieurs réponses sont possibles, sondez l'enquêté)	1. Pour se protéger contre les piqûres des moustiques 2. Pour se protéger contre le froid 3. Pour se protéger contre la malaria 4. Par habitude 5. Autre (préciser) ...........................					/____/
Q507. dans votre quartier, où est ce qu'on vend ou distribue la MII	1=je ne sais pas 2= au marché de la place 3= A la pharmacie de la place 4= au CS ou hôpital de la place 5= autre à préciser					/____/

MODULES 6 UTILISATION DE LA MII CHEZ LES ENFANTS DE MOINS DE 5 ANS

Ces questions concernent l'enfant retenu ; voir question Q301

Q601. L'enfant a-t-il souffert d'une maladie au cours de ces 15 derniers jours ?	1= oui 2= non	/____/
Q602 Quels symptômes ou quelle maladie a-t-il présenté ? Enquêteur, encerclez le numéro de l'item (signe) cité. (Plusieurs symptômes/maladies sont possibles)	1. fièvre 2. maux de ventre 3. maux de tête 4. diarrhée 5. blessure 6. Convulsion 7. Pâleur/ diminution de sang 8. Inconscience/coma 9. Jaunisse/ictère 10. Autres....................	/____/
Q603. l'enfant a-t-il dormi sous moustiquaire la nuit dernière?	1= oui 2= non (Si non passer à la question 606)	/____/
Q604 Si oui, pourquoi?	1=confort (contre la nuisance de piqûre des moustiques) 2= se protéger contre la malaria 3=pour les 2 raisons 4=autres à préciser	/__/
Q605. Si oui, cette moustiquaire est-elle imprégnée ?	1= oui 2= non 3. je ne sais pas	/____/
Q606. Si non, Pourquoi l'enfant n'a pas dormi sous MII	1. Ne connaît pas la MII 2. Connaît la MII mais n'en dispose pas 3. Manque d'argent pour acheter la MII 4. j'ai l'argent mais ne sait pas où on en vend la MII 5. Pas de moustiques à la maison 6. Il fait chaud dans une moustiquaire/ elle étouffe 8.autre(précisez)..............................................................................................................................................................	/____/

Module 7 : Coûts de la MII

N°	VARIABLES	MODALITE	MONTANT/CODE
Q701	Vous avez dit que vous aviez au moins une  MII ? Si oui, continuez	1= OUI, 2= NON 3= je ne sais pas	/____/
Q702	Comment avez-vous obtenue la dernière MII? (Suggérez les assertions)	1=j'ai acheté, 2=distribution gratuite 3=don 4=autre, préciser .......	/____/
Q703	Si, acheter ; combien avez-vous dépensé pour cette dernière MII? (en FC)	/__/__/__/__/__/	/__/__/__/__/__/
Q704	Est-ce que le coût était abordable selon vous ?	1= OUI, 2= NON	/____/

Heure de fin de l'interview

Annexe 2 : les régressions linéaires

Dependent Variable: DEPENSE
Method: Least Squares
Date: 10/10/08 Time: 09:24
Sample: 1 156
Included observations: 156
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2977.962	199.0086	14.96399	0.0000
REVENU	0.019930	0.003872	5.146723	0.0000
R-squared	0.146761	Mean dependent var		3629.590
Adjusted R-squared	0.141221	S.D. dependent var		2069.382
S.E. of regression	1917.704	Akaike info criterion		17.96838
Sum squared resid	5.66E+08	Schwarz criterion		18.00748
Log likelihood	-1399.534	F-statistic		26.48876
Durbin-Watson stat	1.420454	Prob(F-statistic)		0.000001

White Sans terme croisé

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	1.233868	Probability		0.294045
Obs*R-squared	2.476184	Probability		0.289937
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 10/10/08 Time: 09:27
Sample: 1 156
Included observations: 156
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2675938.	865996.7	3.090009	0.0024
REVENU	35.83596	28.85976	1.241728	0.2162
REVENU^2	-8.22E-05	0.000136	-0.603025	0.5474
R-squared	0.015873	Mean dependent var		3630439.
Adjusted R-squared	0.003009	S.D. dependent var		7082032.
S.E. of regression	7071370.	Akaike info criterion		34.40005
Sum squared resid	7.65E+15	Schwarz criterion		34.45870
Log likelihood	-2680.204	F-statistic		1.233868
Durbin-Watson stat	1.835741	Prob(F-statistic)		0.294045

White avec terme croisé

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	1.233868	Probability		0.294045
Obs*R-squared	2.476184	Probability		0.289937
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 10/10/08 Time: 09:27
Sample: 1 156
Included observations: 156
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2675938.	865996.7	3.090009	0.0024
REVENU	35.83596	28.85976	1.241728	0.2162
REVENU^2	-8.22E-05	0.000136	-0.603025	0.5474
R-squared	0.015873	Mean dependent var		3630439.
Adjusted R-squared	0.003009	S.D. dependent var		7082032.
S.E. of regression	7071370.	Akaike info criterion		34.40005
Sum squared resid	7.65E+15	Schwarz criterion		34.45870
Log likelihood	-2680.204	F-statistic		1.233868
Durbin-Watson stat	1.835741	Prob(F-statistic)		0.294045
Ramsey RESET Test:
F-statistic	1.935280	Probability		0.166202
Log likelihood ratio	1.960851	Probability		0.161422
Test Equation:
Dependent Variable: DEPENSE
Method: Least Squares
Date: 10/10/08 Time: 09:25
Sample: 1 156
Included observations: 156
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2005.692	726.5172	2.760694	0.0065
REVENU	-0.004832	0.018214	-0.265306	0.7911
FITTED^2	0.000129	9.28E-05	1.391143	0.1662
R-squared	0.157419	Mean dependent var		3629.590
Adjusted R-squared	0.146405	S.D. dependent var		2069.382
S.E. of regression	1911.907	Akaike info criterion		17.96863
Sum squared resid	5.59E+08	Schwarz criterion		18.02728
Log likelihood	-1398.553	F-statistic		14.29245
Durbin-Watson stat	1.455075	Prob(F-statistic)		0.000002

Annexe 3 : les régressions logistiques

3.4.2.2 Estimation du modèle avec Eviews

Les résultats de l'estimation obtenus par Eviews:

Dependent Variable: UTIL
Method: ML - Binary Logit
Date: 10/06/08 Time: 14:01
Sample(adjusted): 3 320
Included observations: 263
Excluded observations: 55 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 8 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C	-2.680530	1.328610	-2.017545	0.0436
AGE	-0.004641	0.016187	-0.286692	0.7743
NIVET	0.507457	0.208920	2.428950	0.0151
TAILLE	-0.156737	0.056637	-2.767405	0.0057
CONMAL	0.416536	0.579733	0.718496	0.4725
ALTER	-1.379886	0.300174	-4.596959	0.0000
CONMII	2.742519	1.062383	2.581478	0.0098
DISPO	0.496858	0.329106	1.509719	0.1311
DEPENSE	0.000112	7.28E-05	1.542867	0.1229
Mean dependent var	0.486692	S.D. dependent var		0.500776
S.E. of regression	0.448791	Akaike info criterion		1.206224
Sum squared resid	51.15909	Schwarz criterion		1.328465
Log likelihood	-149.6185	Hannan-Quinn criter.		1.255350
Restr. log likelihood	-182.2045	Avg. log likelihood		-0.568892
LR statistic (8 df)	65.17206	McFadden R-squared		0.178843
Probability(LR stat)	4.46E-11
Obs with Dep=0	135	Total obs		263
Obs with Dep=1	128

Estimation Equation:

=====================

UTIL = 1-@LOGIT(-(C(1) + C(2)*AGE + C(3)*EDUC + C(4)*TAILLE + C(5)*CONMAL + C(6)*ALTER + C(7)*CONMII + C(8)*DISPO + C(9)*DEPENSE))

Substituted Coefficients:

=====================

UTIL = 1-@LOGIT(-(-2.680530316 - 0.004640828984*AGE + 0.5074572032*NIVET - 0.1567369233*TAILLE + 0.4165362856*CONMAL - 1.379886166*ALTER + 2.742518676*CONMII + 0.4968577373*DISPO + 0.0001123576719*DEPENSE))

Tests de signification DES PARAMETRES D'ESTIMATION

PARAMÈTRE			Age							NIVET									TAILLE				CONMAL
VALEUR DU COEFF.			-0.004641							0.507457									-0.156737				0.416536
INTERPRETATION DU SIGNE DU COEFFICIENT			L'utilisation de la MII diminue avec l'age du chef de ménage							L'utilisation de la MII augmente avec le niveau d'instruction du chef de ménage									L'utilisation de la MII diminue avec la taille de ménage, plus il y a des personnes dans un ménage moins on utilise la MII				L'utilisation de la MII augmente avec la connaissance de la maladie
HYPOTHÈSE			H0 : C (2)=0							H0 : C (3)=0									H0 : C (4)=0				H0 : C (5)=0
			H1 : C (2) 0							H1 : C (3) 0									H1 : C (4) 0				H1 : C (5) 0
VALEUR Z CALCULÉ			-0.286692							2.428950									-2.767405				0.718496
VALEUR DE PROBABILITÉ			0.7743							0.0151									0.0057				0.4725 0,4725
DÉCISION AU SEUIL DE 0,05																			REJET DE H0				ACCEPTATION DE H0
			ACCEPTATION DE H0							REJET DE H0
INTERPRÉTATION			PARAMÈTRE NON							PARAMÈTRE									PARAMÈTRE				PARAMÈTRE NON
			SIGNIFICATIF							SIGNIFICATIF									SIGNIFICATIF				SIGNIFICATIF
PARAMÈTRE					ALTER				CONMII									DISPO								DEPENSE
VALEUR DU COEFF.					-1.379886				2.742519									0.496858								0.000112
INTERPRÉTATION DU SIGNE					L'utilisation de la MII diminue avec l'usage d'autres alternatives à la MII dans le ménage				L'utilisation de la MII augmente avec le fait d'avoir déjà entendu parler de la MII									L'utilisation de la MII augmente avec la connaissance de point de vente des MII par le ménage								L'utilisation de la MII augmente avec le niveau de vie du ménage
HYPOTHÈSE					H0 : C (6)=0				H0 : C (7)=0									H0 : C (8)=0								H0 : C (9)=0
					H1 : C (6) 0				H1 : C (7) 0									H1 : C (8) 0								H1 : C (9) 0
VALEUR Z CALCULÉ					-4.596959				2.581478									1.509719								1.542867
VALEUR DE PROBABILITÉ					0.0000				0.0098									0.1311								0.1229
DÉCISION AU SEUIL DE 0,05					REJET DE H0				REJET DE H0									ACCEPTATION DE H0								ACCEPTATION DE H0
INTERPRÉTATION					PARAMÈTRE				PARAMÈTRE									PARAMÈTRE NON								PARAMÈTRE NON
					SIGNIFICATIF				SIGNIFICATIF									SIGNIFICATIF								SIGNIFICATIF
Dependent Variable: UTIL
Method: ML - Binary Logit
Date: 10/06/08 Time: 14:01
Sample(adjusted): 3 320
Included observations: 263
Excluded observations: 55 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 8 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable				Coefficient				Std. Error					z-Statistic			Prob.
C				-2.680530				1.328610					-2.017545			0.0436
AGE				-0.004641				0.016187					-0.286692			0.7743
NIVET				0.507457				0.208920					2.428950			0.0151
TAILLE				-0.156737				0.056637					-2.767405			0.0057
CONMAL				0.416536				0.579733					0.718496			0.4725
ALTER				-1.379886				0.300174					-4.596959			0.0000
CONMII				2.742519				1.062383					2.581478			0.0098
DISPO				0.496858				0.329106					1.509719			0.1311
DEPENSE				0.000112				7.28E-05					1.542867			0.1229
Mean dependent var				0.486692				S.D. dependent var								0.500776
S.E. of regression				0.448791				Akaike info criterion								1.206224
Sum squared resid				51.15909				Schwarz criterion								1.328465
Log likelihood				-149.6185				Hannan-Quinn criter.								1.255350
Restr. log likelihood				-182.2045				Avg. log likelihood								-0.568892
LR statistic (8 df)				65.17206				McFadden R-squared								0.178843
Probability(LR stat)				4.46E-11
Obs with Dep=0				135				Total obs								263
Obs with Dep=1				128
Dependent Variable: UTIL
Method: ML - Binary Logit
Date: 10/06/08 Time: 14:04
Sample(adjusted): 3 320
Included observations: 271
Excluded observations: 47 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 8 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable				Coefficient				Std. Error					z-Statistic			Prob.
C				-2.430014				1.088666					-2.232102			0.0256
NIVET				0.542491				0.206007					2.633364			0.0085
TAILLE				-0.165505				0.053625					-3.086351			0.0020
ALTER				-1.339524				0.292602					-4.577980			0.0000
CONMII				2.731251				1.061312					2.573467			0.0101
DISPO				0.532281				0.325514					1.635201			0.1020
DEPENSE				0.000103				7.17E-05					1.431064			0.1524
Mean dependent var				0.490775				S.D. dependent var								0.500840
S.E. of regression				0.446890				Akaike info criterion								1.189176
Sum squared resid				52.72371				Schwarz criterion								1.282219
Log likelihood				-154.1333				Hannan-Quinn criter.								1.226534
Restr. log likelihood				-187.7968				Avg. log likelihood								-0.568758
LR statistic (6 df)				67.32692				McFadden R-squared								0.179255
Probability(LR stat)				1.44E-12
Obs with Dep=0				138				Total obs								271
Obs with Dep=1				133
Dependent Variable: UTIL
Method: ML - Binary Logit
Date: 10/06/08 Time: 14:06
Sample: 1 320
Included observations: 315
Excluded observations: 5
Convergence achieved after 8 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable				Coefficient				Std. Error					z-Statistic			Prob.
C				-2.142144				0.811274					-2.640471			0.0083
NIVET				0.614175				0.189540					3.240348			0.0012
TAILLE				-0.166835				0.049556					-3.366602			0.0008
ALTER				-1.219217				0.274048					-4.448918			0.0000
CONMII				2.147387				0.767774					2.796900			0.0052
DEPENSE				0.000120				6.68E-05					1.802553			0.0715
Mean dependent var				0.434921				S.D. dependent var								0.496535
S.E. of regression				0.448642				Akaike info criterion								1.187659
Sum squared resid				62.19528				Schwarz criterion								1.259136
Log likelihood				-181.0562				Hannan-Quinn criter.								1.216217
Restr. log likelihood				-215.6655				Avg. log likelihood								-0.574782
LR statistic (5 df)				69.21858				McFadden R-squared								0.160477
Probability(LR stat)				1.49E-13
Obs with Dep=0				178				Total obs								315
Obs with Dep=1				137
Dependent Variable: UTIL
Method: ML - Binary Logit
Date: 10/06/08 Time: 14:08
Sample: 1 320
Included observations: 315
Excluded observations: 5
Convergence achieved after 5 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable				Coefficient				Std. Error					z-Statistic			Prob.
C				-2.108256				0.810600					-2.600859			0.0093
NIVET				0.699114				0.183610					3.807597			0.0001
TAILLE				-0.125051				0.042399					-2.949384			0.0032
ALTER				-1.227106				0.273010					-4.494725			0.0000
CONMII				2.186082				0.772262					2.830753			0.0046
Mean dependent var				0.434921				S.D. dependent var								0.496535
S.E. of regression				0.448562				Akaike info criterion								1.191885
Sum squared resid				62.37449				Schwarz criterion								1.251450
Log likelihood				-182.7219				Hannan-Quinn criter.								1.215683
Restr. log likelihood				-215.6655				Avg. log likelihood								-0.580069
LR statistic (4 df)				65.88727				McFadden R-squared								0.152753
Probability(LR stat)				1.67E-13
Obs with Dep=0				178				Total obs								315
Obs with Dep=1				137
Dependent Variable: UTIL
Method: ML - Binary Logit
Date: 10/06/08 Time: 14:01
Sample(adjusted): 3 320
Included observations: 263
Excluded observations: 55 after adjusting endpoints
Prediction Evaluation (success cutoff C = 0.5)
		Estimated Equation									Constant Probability
		Dep=0				Dep=1	Total				Dep=0			Dep=1			Total
^cltxlrtb>8n0P(Dep=1)<=C		92				36	128				135			128			263								]irow9^trpaddl30$|clbrdrt P(Dep=1)>C
43		92				135	0				0			0
Total		135				128	263				135			128			263
Correct		92				92	184				135			0			135
% Correct		68.15				71.88	69.96				100.00			0.00			51.33
% Incorrect		31.85				28.12	30.04				0.00			100.00			48.67
Total Gain*		-31.85				71.88	18.63
Percent Gain**		NA				71.88	38.28
		Estimated Equation									Constant Probability
		Dep=0				Dep=1	Total				Dep=0			Dep=1			Total
E(# of Dep=0)		83.87				51.13	135.00				69.30			65.70			135.00
E(# of Dep=1)		51.13				76.87	128.00				65.70			62.30			128.00
Total		135.00				128.00	263.00				135.00			128.00			263.00
Correct		83.87				76.87	160.75				69.30			62.30			131.59
% Correct		62.13				60.06	61.12				51.33			48.67			50.04
% Incorrect		37.87				39.94	38.88				48.67			51.33			49.96
Total Gain*		10.80				11.39	11.09
Percent Gain**		22.19				22.19	22.19
*Change in "% Correct" from default (constant probability) specification
**Percent of incorrect (default) prediction corrected by equation
Dependent Variable: UTIL
Method: ML - Binary Logit
Date: 10/06/08 Time: 14:01
Sample(adjusted): 3 320
Included observations: 263
Excluded observations: 55 after adjusting endpoints
Andrews and Hosmer-Lemeshow Goodness-of-Fit Tests
Grouping based upon predicted risk (randomize ties)
	Quantile of Risk						Dep=0								Dep=1					Total		H-L
	Low	High				Actual	Expect					Actual			Expect					Obs		Value
1	0.0110	0.1473				25	24.2656					1			1.73436					26		0.33317
2	0.1476	0.2454				21	20.7287					5			5.27133					26		0.01752
3	0.2510	0.3394				19	18.2602					7			7.73975					26		0.10067
4	0.3401	0.4218				16	16.6457					11			10.3543					27		0.06531
5	0.4224	0.5089				12	14.0890					14			11.9110					26		0.67613
6	0.5222	0.6000				13	11.2785					13			14.7215					26		0.46409
7	0.6010	0.6524				9	10.1143					18			16.8857					27		0.19629
8	0.6525	0.7168				8	8.23187					18			17.7681					26		0.00956
9	0.7187	0.7798				7	6.67906					19			19.3209					26		0.02075
10	0.7815	0.8765				5	4.70706					22			22.2929					27		0.02208
		Total				135	135.000					128			128.000					263		1.90556
H-L Statistic:						1.9056									Prob[Chi-Sq(8 df)]:							0.9838

Annexe 4 : Technique de collecte des données économiques

Montant Dépensé la veille de l'enquête : Les enquêtes ont pris en compte aussi bien les dépenses monétaires que l'apport des produits récoltés dans le jardin parcellaires ou pris du stock

Illustration:

Q211 : Combien avez-vous dépensé hier pour la nourriture ?

Ex : les riz pour 500Fc + 200FC pour le fufu + 1200FC pour Légume et Poisson + 400Fc pour huile et autres épices + 230Fc pour le Makala ou koni ou pétrole pour le réchaud à pétrole =2530FC, donc nous avons utilisé 2530Fc pour manger, (s'ils ont des provisions, valoriser cette provision pour la journée  en fonction du prix local!)

Revenu déclaré

Les chefs de ménages ont été groupés en deux (salarié et non salarié)

Pour le salarié :

Q203

Si oui, combien gagnez vous par mois ? (en FC)

MONTANT/__/__/__/__/__//__/

__/__/__/__/__//__/

S'il est salarié + Prime régulière, son salaire est de........... ex : je suis médecin de l'état( même sans numéro matricule) : j'ai un salaire de 35500Fc, une prime de risque de 103000Fc, et les honoraires au niveau de l'HGR de 156000Fc , donc le montant à mettre sera de 103000+156000+35500=294500FC

NB : le montant reprend tous les revenus gagnés par mois dans l'institution étatique ou privé où l'on travaille

Q204

Exercez vous une autre activité pour compléter votre revenu ?

1= OUI 2= NON

/__/

Q204 concerne le salarié : ex : j'ai un Taxi bus pour le quel j'attend un versement chaque soir de 15000Fc ou un versement chaque mois de 450000FC, ou j'ai une parcelle pour la quelle j'attend un versement chaque mois de 150 $ soit 82500FC, j'ai une boutique qui me rapporte 10000Fc par jour soit 300000Fc, dans ces cas cocher 1=oui. Si en dehors du salaire, il n'a aucune activité, cocher 2=non

S'il combine l'état et le privé, le montant reçu dans une institution privée sera repris dans autre activité

Q205

Si oui, Combien cela vous rapporte-t-il ? ( en FC ) 1. par jour 2. par mois

MONTANT/__/__/__/__/__//__/ MONTANT/8__/_2_/_5_/_0_/__0//0__/ 825000FC

/__/__/__/__/__//__/ 825000FC

Par rapport à l'exemple ci haut ; chaque mois mes locataires me doivent 825000Fc soit 150$

Pour le non salarié (Si l'enquêté n'est pas salarié (ni de l'état, ni de privé))

:

Q207

Pour le chef de ménage non salarié :(en FC) 3. Combien gagnez vous en moyenne par jour ? 4. Combien gagnez vous en moyenne par mois ?

MONTANT/__/__/__/__/__//__/ MONTANT/__/__/__/__/__//__/

/__/__/__/__/__/

Pour le montant procéder comme ci haut cfr Q204 et Q205 (si vous remplissez les cases « par mois» laisser par jour et vice versa)

ANNEXE 6: Tableau des probabilités de l'utilisation calculées avec le modèle.

NIVET.	TAILLE	ALTER.	CONMII	UTIL. Réelle	UTIL. PREDITE
2	11	1	0	1	0.0351384001161
1	3	0	1	1	0.599117288347
0	3	0	1	1	0.426211354479
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	10	0	1	1	0.556149312911
1	6	1	1	1	0.23139169463
2	12	1	0	1	0.0311365681789
0	6	0	1	1	0.337942302264
0	3	0	1	1	0.426211354479
0	10	0	1	1	0.236370921372
0	4	0	1	1	0.395948251274
0	4	0	1	1	0.395948251274
0	4	0	1	1	0.395948251274
1	7	0	1	1	0.475416368961
1	6	0	1	1	0.506658784879
1	8	0	1	1	0.444365206649
1	5	0	1	1	0.537849281487
2	6	0	1	1	0.67387215832
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	8	0	1	1	0.616720107772
2	10	0	1	1	0.556149312911
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	6	0	1	1	0.67387215832
2	6	0	1	1	0.67387215832
2	6	0	1	1	0.67387215832
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	8	0	1	1	0.616720107772
2	8	0	1	1	0.616720107772
2	6	0	1	1	0.67387215832
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	9	0	1	1	0.586762871759
2	11	0	1	1	0.525103374912
2	15	0	1	1	0.401383370235
2	11	0	1	1	0.525103374912
1	4	0	1	1	0.568746295595
2	13	0	1	1	0.462668803787
2	3	0	1	1	0.750429213029
2	5	1	1	1	0.407018461013
1	3	1	1	1	0.304636009159
1	7	1	1	1	0.2099013498
2	5	1	1	1	0.407018461013
2	6	1	1	1	0.377222217407
2	7	1	1	1	0.348325933213
2	5	1	1	1	0.407018461013
2	6	1	1	1	0.377222217407
2	7	1	1	1	0.348325933213
2	7	1	1	1	0.348325933213
2	4	1	1	1	0.4375148387
0	6	0	1	1	0.337942302264
1	4	0	1	1	0.568746295595
1	6	0	1	1	0.506658784879
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	6	0	1	1	0.67387215832
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	8	0	1	1	0.616720107772
2	6	0	1	1	0.67387215832
1	4	0	1	1	0.568746295595
1	5	1	1	1	0.25437391268
2	10	1	1	1	0.268635272182
2	8	0	1	1	0.616720107772
0	3	0	1	1	0.426211354479
1	14	0	1	1	0.27413009264
2	3	0	1	1	0.750429213029
2	3	0	1	1	0.750429213029
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	3	0	1	1	0.750429213029
2	3	0	1	1	0.750429213029
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	6	0	1	1	0.67387215832
2	6	0	1	1	0.67387215832
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	7	0	1	1	0.645816522974
2	6	0	1	1	0.67387215832
2	10	0	1	1	0.556149312911
1	4	0	1	1	0.568746295595
1	12	0	1	1	0.326586031628
2	3	0	1	1	0.750429213029
1	5	0	1	1	0.537849281487
2	8	1	1	1	0.320504019526
1	7	0		1
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	10	0	1	1	0.556149312911
2	3	1	1	1	0.468490925361
2	5	1	1	1	0.407018461013
0	5	0	1	1	0.366461584571
0	4	0	1	1	0.395948251274
1	3	0	1	1	0.599117288347
1	3	0	1	1	0.599117288347
1	3	0	1	1	0.599117288347
2	3	0	1	1	0.750429213029
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	10	0	1	1	0.556149312911
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	12	0	1	1	0.493862159993
1	3	0	1	1	0.599117288347
2	8	0	1	1	0.616720107772
0	3	1	1	1	0.178809807291
2	5	1	1	1	0.407018461013
2	7	1	1	1	0.348325933213
2	6	1	1	1	0.377222217407
2	8	1	1	1	0.320504019526
1	9	1	1	1	0.171416501488
1	9	1	1	1	0.171416501488
2	8	0	1	1	0.616720107772
1	7	0	1	1	0.475416368961
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	5	0	1	1	0.700735259298
2	6	1	1	1	0.377222217407
2	4	1	1	1	0.4375148387
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	8	0	1	1	0.616720107772
1	3	0	1	1	0.599117288347
1	3	0	1	1	0.599117288347
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	9	0	1	1	0.586762871759
2	4	0	1	1	0.726284416276
0	4	0	1	1	0.395948251274
1	6	0	1	1	0.506658784879
2	4	0	1	1	0.726284416276
2	3	1	1	1	0.468490925361
1	3	0	1	1	0.599117288347
1	6			0
1	6			0
1	4	0	1	0	0.568746295595
1	7	0	1	0	0.475416368961
1	4	0	1	0	0.568746295595
1	15	0	1	0	0.249961315685
2	7	0	1	0	0.645816522974
2	13	0	1	0	0.462668803787
1	10	1	1	0	0.154377527471
1	11	0		0
2	8	0	1	0	0.616720107772
1	5	1	1	0	0.25437391268
0	4	1	0	0	0.0211329072536
1	6	1	0	0	0.0327184205495
0	4	0	1	0	0.395948251274
0	15	0	1	0	0.142102882676
1	9	1	1	0	0.171416501488
0	17	1	0	0	0.00423038816857
0	8	1	0	0	0.0129226498281
2	10	0	1	0	0.556149312911
2	6	0	1	0	0.67387215832
2	12	0	1	0	0.493862159993
1	4	1	1	0	0.278810744384
2	4	1	1	0	0.4375148387
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1	6	0	0	0	0.103451904395
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